資料探勘在電信行業中的作用是什麼？

電信行業已從提供本地和長途電話服務迅速發展到提供多種其他綜合通訊服務，例如傳真、尋呼機、蜂窩電話、網路信使、影像、電子郵件、計算機和網路資料傳輸以及大量資料流量。

電信、計算機網路、網際網路以及其他多種通訊和計算手段的整合也在進行中。此外，隨著多個國家電信市場的放松管制以及新型計算機和通訊技術的開發，電信行業正在迅速擴張，競爭異常激烈。

這就對資料探勘提出了巨大需求，以便更好地理解所涉及的業務，識別電信設計，發現欺詐事件，更好地利用資源，並提高服務質量。以下是資料探勘可以改進電信服務的一些方法：

電信資料的多維分析 − 電信資料本質上是多維的，其維度包括呼叫時間、持續時間、主叫方位置、被叫方位置和呼叫型別。此類資料的多維分析可用於識別和比較資料流量、系統工作負載、資源管理、客戶群體行為和利潤。例如，市場分析師可能希望定期檢視有關呼叫來源、目的地、數量和一天中不同時間段使用模式的圖表。

欺詐模式分析和異常模式識別 − 欺詐活動每年給電信市場造成數千美元的損失。識別潛在的欺詐使用者及其異常使用模式非常重要。它可以檢測試圖非法進入客戶帳戶的行為。

它可以發現需要特別注意的異常模式，例如繁忙時段的失敗呼叫嘗試、交換機和路由擁塞模式以及來自已錯誤程式設計的自動撥出裝置（如傳真機）的定期呼叫。一些模式可以透過多維分析、聚類分析和異常值分析來發現。

多維關聯和順序模式分析 − 在多維分析中發現關聯和順序模式可用於推廣電信服務。

移動電信服務 − 移動電信、網路和資料服務以及移動計算在我們工作和生活中變得越來越融合和普遍。移動電信資料的特點是它與時空資料的關係。時空資料探勘對於尋找特定模式變得至關重要。

例如，特定區域異常繁忙的手機流量可能表示這些區域發生了異常情況。此外，易用性對於吸引使用者採用新的移動服務至關重要。資料探勘將在設計自適應解決方案方面發揮重要作用，從而允許使用者只需很少的按鍵即可獲得有用的資料。

Ginni

更新於：2021年11月30日

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