【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商务数据分析，尤其涉及一种电信数据的整合分析方法及系统。
技术介绍
1、随着智能电信网络技术的迅猛进步，电信网络运行所产生的数据量正以前所未有的速度增长，且日益呈现出复杂多变的特性。这些数据广泛覆盖了电信服务的各个关键环节，对于提升电信网络运营效率、确保通信服务质量、以及优化网络资源分配均发挥着至关重要的作用。
2、然而，在电信网络的日常运营中，运行数据却常常面临孤岛效应与碎片化问题的困扰，这极大地阻碍了数据的整合与共享进程，进而削弱了全局数据分析与决策支持的效能。具体而言，不同部门及业务系统间所采用的数据标准不尽相同，使得数据间的直接交互与共享变得异常困难。部分系统更是采取了封闭的数据接口策略，进一步限制了数据的流通与访问权限。此外，电信网络内的各个系统往往各自为政，缺乏一个统一的数据管理平台来统筹协调，这无疑加剧了数据孤岛现象的形成。
3、在数据共享的过程中，数据的安全性与用户隐私保护问题也成为了不容忽视的重要考量因素，这无疑为数据的整合工作增添了额外的难度与挑战。因此，孤岛效应与碎片化问题不仅导致了电信网络数据分析结果的片面性与不准确性，还严重制约了基于数据的电信网络决策的科学性与有效性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种电信数据的整合分析方法及系统，能够实现电信数据的整合分析，提高电信网络决策的全面性和准确性。
2、第一方面，本专利技术提供了一种电信数据的整合分析方法，该方法包括：获取待分析的多源电信商务数据以及待分析
3、在一种可能的实现方式中，对多源电信商务数据进行etl操作，整合得到电信综合数据，包括：基于设定时间窗口，对多源电信商务数据中各类数据进行抽取，得到每种数据源多个时间窗口的时分数据；基于每种数据源的数据类型，对时分数据进行统一格式转换，得到每种数据源多个时间窗口的标准数据；基于每种数据源多个时间窗口的标准数据，以及数据库中预先存储数据，整合得到电信综合数据。
4、在一种可能的实现方式中，基于待分析类型，对电信综合数据进行筛选，得到与待分析类型相关的筛选数据，包括：基于待分析类型，确定待分析类型对应的数据源类型和数据字段；基于数据源类型，对电信综合数据进行筛选，得到待分类类型的相关源数据；基于数据字段，对待分类类型的相关源数据进行筛选，得到与待分析类型相关的筛选数据。
5、在一种可能的实现方式中，基于待分析类型，对筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果，包括：基于筛选数据，进行特征提取，确定各类数据源的分析特征；基于待分析类型，确定整合分析模型和相关性分析模型；基于各类数据源的分析特征，以及相关性分析模型，确定相关性分析结果，相关性分析结果包括各类数据源与待分析类型之间的相关性；基于各类数据源的分析特征，以及相关性分析结果，确定整合分析特征；基于整合分析特征，以及整合分析模型，进行整合分析，确定整合分析结果。
6、在一种可能的实现方式中，基于待分析类型，对筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果之前，还包括：获取电信用户在历史时期内多源电信商务数据，多种分析类型，以及多源电信商务数据中每类数据源与各分析类型之间的相关性；基于历史时期的多源电信商务数据进行etl操作，得到历史时期的电信综合数据；基于各分析类型，对历史时期的电信综合数据进行筛选，得到各分析类型对应的筛选数据；基于各分析类型的筛选数据进行特征提取，得到每种分析类型对应的多类数据源的分析特征；以每种分析类型对应的多类数据源的分析特征为输入，以每种分析类型与各类数据源之间的相关性为输出，建立多个第一训练样本；基于多个第一训练样本，进行神经网络训练，得到相关性分析模型。
7、在一种可能的实现方式中，基于待分析类型，对筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果之前，还包括：获取每种分析类型对应的分析结果；基于每种分析类型对应的多类数据源的分析特征，以及每种分析类型与各类数据源之间的相关性，确定每种分析类型对应整合分析特征；以每种分析类型对应整合分析特征为输入，以每种分析类型对应的分析结果为输出，建立多个第二训练样本；基于多个第二训练样本，进行神经网络训练，得到整合分析模型。
8、在一种可能的实现方式中，待分析类型包括用户行为分析、市场趋势分析、用户流失预测、网络故障预测、产品服务分析和销售推荐分析；基于整合分析特征，以及整合分析模型，进行整合分析，确定整合分析结果，包括：若待分析类型为用户行为分析，则基于整合分析特征，以及整合分析模型，确定模型输出结果，模型输出结果包括多个用户的通信行为、网络行为和交易行为；基于模型输出结果，构建多个用户的用户行为画像，用户行为画像包括用户类型、用户使用习惯、用户偏好和用户需求；基于多个用户的用户行为画像和模型输出结果，绘制每个用户的行为分析图和多个用户的对比分析图；每个用户的行为分析图包括每个用户在不同时间段的用户行为，多个用户的对比分析图包括每个用户类型中多个用户在各时间段用户行为的对比图和不同用户类型之间用户行为的对比图；基于每个用户的行为分析图和多个用户的对比分析图，确定用户行为分析的整合分析结果。
9、在一种可能的实现方式中，基于整合分析特征，以及整合分析模型，进行整合分析，确定整合分析结果，包括：若待分析类型为市场趋势分析，则基于整合分析特征，以及整合分析模型，确定模型输出结果，模型输出结果包括各时段的用户消费行为、产品使用频率和市场竞争态势；基于模型输出结果，计算得到市场趋势分析的关键指标，关键指标包括市场增长率、用户需求变化和竞争态势演变；基于市场趋势分析的关键指标，生成整合分析结果。
10、在一种可能的实现方式中，基于整合分析特征，以及整合分析模型，进行整合分析，确定整合分析结果，包括：若待分析类型为网络故障预测，则基于整合分析特征，以及整合分析模型，确定模型输出结果，模型输出结果包括延迟率、丢包率和带宽利用率；基于模型输出结果，确定电信网络的健康状态；基于电信网络的健康状态和模型输出结果，确定潜在故障点；基于潜在故障点，以及潜在故障点的模型输出结果，生成整合分析结果。
11、第二方面，本专利技术实施例提供了一种电信数据的整合分析装置，该装置包括：通信模块，用于获取待分析的多源电信商务数据以及待分析类型，多源电信商务数据包括电信用户的通信数据、网络行为数据、用户身份信息和交易数据；处理模块，用于对多源电信商务数据进行etl操作，整合得到电信综合数据；基于待分析类型，对电信综合数据进行筛选，得到与待分析类型相关的筛选数据；基于待分析类型，对筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电信数据的整合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述对所述多源电信商务数据进行ETL操作，整合得到电信综合数据，包括：
3.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述电信综合数据进行筛选，得到与所述待分析类型相关的筛选数据，包括：
4.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果，包括：
5.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果之前，还包括：
7.根据权利要求4所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述待分析类型包括用户行为分析
8.根据权利要求4所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述整合分析特征，以及所述整合分析模型，进行整合分析，确定所述整合分析结果，包括：
9.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述整合分析特征，以及所述整合分析模型，进行整合分析，确定所述整合分析结果，包括：
10.一种电信数据的整合分析系统，其特征在于，所述整合分析系统包括电子设备；所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序执行如权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电信数据的整合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述对所述多源电信商务数据进行etl操作，整合得到电信综合数据，包括：
3.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述电信综合数据进行筛选，得到与所述待分析类型相关的筛选数据，包括：
4.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果，包括：
5.根据权利要求1所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述筛选数据中各类数据进行整合分析和相关性分析，得到整合分析结果之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的电信数据的整合分析方法，其特征在于，所述基于所述待分析类型，对所述筛选...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵远萍，董越，王晓君，王超，陈国辉，阴玉刚，
申请(专利权)人：石家庄学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。