电信业专题
【数据分享】1999—2022年地级市市政公用事业和邮政、电信业发展情况相关指标（Shp/Excel格式）
在之前的文章中，我们分享过基于2000-2023年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2022年地级市的人口相关数据、各类用地面积数据、污染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积、社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额、一般公共预算收支状况、工业企业数据、固定资产投资和对外经济贸易数据、科技创新相关指标数据、劳动力就业及工资情况数据、学校数、教师数和学生数、工业企业资产情况和
国际电联2015年度报告 定调全球电信业2020年发展目标
定调全球电信业2020年发展目标 总体目标1：增长 促成并推进电信/ICT获取与普及 具体目标1.1：到2020年，全球55%的家庭将享有互联网接入 具体目标1.2：到2020年，全球60%的人口将用上互联网 具体目标1.3：到2020年，全球电信/ICT价格可承受性将提高40% 显示这一目标进展的现有数据说明，2014年家庭互联网接入数字为43.9%，2015年升至约46.4%。 显示这一目标
【Clemetine】数据挖掘在电信业中的应用
一、实验项目名称：数据挖掘在电信业中的应用 二、实验目的与要求： 通过项目的训练学习，了解数据挖掘在电信业中应用状况，掌握客户数据通话模式分析、客户细分和流失分析、移动业务关联分析等。 三、实验原理： （1）客户分类预测、客户流失预测； （2）移动业务关联分析。 四、实验方案设计： Step1.数据挖掘在电信业的应用概述 Step2.客户通话模式分析 Step3.移动客户关联分析 五、测试数据与实
基于SPSS Moderler和R的电信业客户流失分析预测
本节的内容是衔接上节数据挖掘宽表处理的部分，上节分析了电信业客户流失问题分析预测的准备工作，这节继续进行探索性分析和建模分析及模型评估，客户流失预测分为流失规则的预测以及流失评分预测。本节的流失规则预测基于决策树算法，流失评分预测基于神经网络算法实现。 四、探索性数据分析 1、离散型变量 1）名义型离散变量 使用描述图形进行探索性分析： eg： 手机品牌的分布： s<-summary(churn
Google 拟进军电信业
和 Intel, Motorola 以及其它大型技术公司一样，Google 一直有意投资一些新的领域，然而从未真正展开过，Wall Street Journal 的一篇报道称，Google 的新投资正在筹备中。 投资项目的负责人为 Google 的高级副总裁 David Drummond，Google 还聘请了 William Maris 负责启动该项目。Maris 2005 年曾和 Goo
电信业中利用时序预测预测客户流失
在竞争激烈的电信业中，客户流失一直是一项严峻的挑战。然而，通过利用时序预测的方法，电信公司可以预测客户流失的可能性，并采取相应的措施来留住客户。本文将探讨时序预测在电信业中预测客户流失方面的应用，介绍其原理、方法和重要性。 一、时序预测的原理和方法 时序预测是一种基于时间序列数据的预测方法，通过分析历史数据的模式和趋势，预测未来的数值。在电信业中，时序预测可以用于预测客户流失的可能
【飞行术】Web2.0如何改变电信业
郑昀 20070802 这两天，UT斯达康首席科学家杨景写的《Web 2_0不仅改变互联网，也将改变电信产业》和曹增辉的《巨人们转向消费2_0》不谋而合，虽然前者指出的是电信巨头们的穿新鞋走老路，后者指出的是手机厂商诺基亚迈出的小小一步。 毫无疑问，如果中国几个运营商如果还是停留在升级设备、变幻套餐、增加服务之间、运营商之间、设备之间的“互联互通”的话，势必导致“互联网产业不断壮大，
互联网化运营，究竟会给电信业带来什么？
长期以来，因为海量的投资和网络建设所需的漫长工期，运营商被认为是门槛极高的行业。尤其是在幅员辽阔人口众多的国家，新的入场者想要挑战几个已经拥有规模庞大的网络和用户群体的老牌运营商，更是难上加难。 但是，在我们的邻国印度，却发生了一个奇迹——一家名不见经传的“小运营商”，在短短170天内，获取了一亿移动用户，并且仅用三年时间，一跃成为印度第一大运营商，彻底颠覆了印度电信市场。 是的，这家“小运营商
刘爱力：电信业的未来，凭什么如此乐观?
“一碗汤、汤一碗，倒过来叮当响，倒过去响叮当，倒过来倒过去，还是那碗汤，可每倒一次，行业价值下降一次。” 在2018世界移动大会上海站的主题演讲舞台上，中国电信总裁刘爱力的一席话惟妙惟肖地描绘出电信运营商的当前现状，在博得满堂喝彩的同时，刘爱力的讲话更引起了国内甚至全球运营商和电信业者的强烈共鸣。 但是，危机并不是刘爱力对当前全球电信业的全部判断。“这是最坏的时代，也是最好的时代”，如今全
