大数据与数据挖掘技术在电信领域消费预测中的应用

• 作者: 马学伟
• 来源期刊: 信息技术与信息化
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 大数据 通讯消费
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 数据科学与技术
• 页码范围: 229-231
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9528.2021.01.070

摘要

随着通讯技术的发展,居民消费水平的提升,信息通信行业也随之快速扩张,为适应这些新形势下的变化,通讯公司推出各种电信消费套餐,消费者面对着纷繁复杂的套餐陷入选择困惑,对于通讯运营公司而言,如何有效地配置通讯资源,使利润最大化也成了运营商亟需解决的问题,近年来数据技术的发展让我们看到了解决问题的希望.互联网技术的出现,使企业之间的联系越来越紧密,消除信息壁垒、信息孤岛,实现互联互通,解决了数据源的问题,通过ETL技术将异构数据进行整合,构建数据分析主题,进行数据挖掘,分析结论,数据存储采用分布式存储.本文主要介绍利用关联规则算法处理电信套餐,产生频繁项集,为运营商提供决策支持,为消费者套餐选择提供指引.