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数据挖掘在3G手机监控市场领域的应用前景分析

作者: 发布时间:2020-01-21 09:26:25 阅读: 53 次

摘要:

随着科学技术的飞速发展,国内安防市场领域的一个重要分支---3G手机视频监控市场正在迅速崛起。在这个市场运营过程中产生了大量数据,如何利用数据挖掘工具对这些数据进行分析研究,以便更好的为相关企业服务就成为了一个重要课题。本文对此课题进行了一些分析与探讨。

 

关键词:数据挖掘;手机监控;3G

 

引言

近年来,国内安防行业应用处于蓬勃发展势头,一个具有巨大潜力的安防民用市场已悄然兴起。所谓的民用市场,是指和平年代人们对于安全需求基本以家庭财产、家庭成员、商铺财产安全为主,民用安防市场要求产品具有简单、方便、实用、经济的特点。20106月我国手机用户已经超过7亿,其中3G用户数也已超过2500万户,而且还在以较快的速度增长,预计2011年,中国3G用户会突破1.5亿。手机作为成为人们生活中不可缺少的工具。在这种趋势下,我国安防民用市场对3G手机监控的潜在市场需求颇大,由于3G手机监控所具备的便利性和实用性必将成为安防行业新的热点。

 

影响3G监控产品应用的更大因素是运营网络,3G视频监控的发展与运营商密切相关。运营商在提供3G视频监控服务的过程中会有很多值得关注的热点问题,并且会产生大量数据。要处理这些热点问题就要运用数据挖掘技术从大量数据中找到解决方案和相关的数据模型,为运营商的决策提供服务,更好的为消费者服务,这些都是数据挖掘的研究对象和研究基础。

 

1、数据挖掘技术的含义

数据挖掘,是从数据当中发现趋势和模式的过程,它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。在人工智能领域,习惯上又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD), 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下三个阶段组成:(1)数据准备,(2)数据挖掘,(3)结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。[1]

2、数据挖掘的常用方法

    常用的数据挖掘方法主要有分类分析、关联分析、聚类分析、神经网络等。

目前一个主要的方法是通过构建数据立方体来对大型的数据库进行多维分析。数据立方体可以包含针对信息的维和度量。数据立方体可以有很多维, 如名称; 数据的长短; 建立时间;格式; 关键字等。设计数据立方体也十分复杂, 维数过多, 数据立方体计算复杂度过高; 维数太少, 模型过于粗糙, 不利于数据的多维分析。在数据立方体上可进行多种操作: 上卷、下钻、切片和切块等。在此基础上进行基于内容的多维分析和多种知识的获得, 包括摘要、汇总、比较、分类、聚类和关联等。

关联分析, 即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据中的相互关系。它能发现数据库中的顾客在一次购买活动中购买商品 A 的同时购买商品 B 之类的知识。

分类分析,设有一个数据库和一组具有不同特征的类别。该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记, 这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据, 为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则, 然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。

聚类分析输入的是一组未分类记录, 并且这些记录应分成几类事先也不知道。通过分析数据库中的记录数据, 根据一定的分类规则, 合理地划分记录集合, 确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。[2]

 

3、数据挖掘在3G视频监控市场领域的运用

3.1、为企业管理者提供有力的决策支持

面对日益激烈的竞争环境,企业管理者对决策信息的需求也越来越高。运用数据挖掘为企业决策支持系统提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此,从海量数据中挖掘和寻求知识和信息,为决策提供有力支持是运营商使用数据挖掘的强大动力。例如,数据挖掘可以帮助企业改进产品和服务质量,提高产品销量比率,设计更好的产品与分销策略,减少商业成本。

3.2、费用模式的选择

3G手机视频监控在日常使用中的费用需要在能够接受的范围内,用户才有可能启用手机视频监控功能。普通用户通常选则安装1-2路摄像机观察室内情况即可满足要求,而一般店铺更多路的摄像机来监看。由于3G手机在视频传输时产生的流量惊人,普通家庭使用者不需要长时间的手机监看,而商铺则需要长时间的进行监看,由此产生的流量费用也是千差万别。

通过建立模型,运用数据挖掘技术分析不同种类用户的需求,移动运营商就可提供多种通信服务产品,客户可依据自己的需求选择其中的一种或几种。

3.33G手机和手机监控软件的选择

3G手机是内置操作系统的智能手机,目前应用在智能手机上的操作系统主要有iPhone OSAndroidWindows phoneSymbian, Blackberry等等,手机监控软件并非所有手机都支持,需要在使用3G手机监控功能之前确认此监控软件是否此款手机。手机监控软件是实现手机监控的重要条件,一般由平台商主导开发,并免费提供给用户。在技术上实现的方式也多种多样,有采用JAVA开发并在不同平台进行移植,也有采用流媒体服务器进行视频格式的转换,也有针对不同手机系统单独开发的。通过进行数据挖掘,运营商以及平台商可以开发面向大众的普通版本,也可以通过聚类分析得到某一类行业用户的特征,从而有针对性的开发软件版本,做到有的放矢。  

3.4、其他设备的选择

对于图像质量要求不高的家庭用户采用QCIF视频格式仅需128K带宽就可传输,对图像质量有较高要求的用户可采用CIF格式,需要512K的带宽。既要用手机观看,也要用电脑观看的用户,可采用具有双码流技术的网络摄像机。

要满足民用市场的需求,设备商除了需要加强自身产品技术外,有效运用数据挖掘技术以出潜在客户的关联需求,使产品和服务更加个性化和差异化,才能真正满足监控需求。根据有意义的关联规则,可以对产品业务间的关联性进行量化,得出产品业务关联性评分表。基于关联性的数值,形成某一产品与其他产品关联关系图,以形象说明本产品与其他产品之间的关联关系(正向关联或负向关联)及其关联性强弱。

3.5、顾客关系管理

  顾客关系管理非常有助于提升企业的竞争优势。首先,要对顾客群体进行分类。先将现有的客户进行聚类,利用聚类结果给客户赋予类标记, 如高价值客户、普通客户、负价值客户等, 建立分类模型, 描述出高价值客户的具体特征。通过对顾客年龄、年收入、住址、婚姻状况、收益和商家保持交易的时间、对商家的边际贡献等因素进行分析。

其次,对顾客的价值进行分析,根据帕累托定律,20%的客户创造了企业80%的价值。针对这种情况,运营商可以从客户数据库中挖掘出这部分顾客,对这部分顾客的行为、需求以及偏好进行动态跟踪和监控,并根据不同的顾客群的不同特点提供相应的产品和服务,从而与顾客建立长期的合作关系,提高顾客保持力。如对电信数据进行多维分析有助于识别和比较不同顾客对于产品的不同需求,从而使企业提供更有特色的产品。通过客户聚类分析可以找出顾客需求的相同之处, 使得属于同一类别的客户之间的需求距离尽可能小, 而不同类别的客户群体之间的距离尽可能大。通过对聚类的客户特征的提取, 把客户群分成更细的市场, 提供针对性的服务。

4、结束语

综上所述,相关企业在面对方兴未艾的3G视频监控市场的开发和行销领域,利用现有的海量数据进行数据挖掘工作,以发现新的客户行为模式以及产品关联规则等新的知识,是十分迫切而且有必要的。

 

参考文献

[1] 谢邦昌. 数据挖掘基础与应用 . [M] 机械工业出版社,2011.

[2] 汉德. 数据挖掘原理. [M] 机械工业出版社,2003.