통신 산업은 시내 및 장거리 전화 서비스 제공에서 팩스, 호출기, 휴대 전화, 웹 메신저, 이미지, e- 메일, 컴퓨터 및 웹 데이터 전송 및 여러 데이터 트래픽.
통신, 컴퓨터 네트워크, 인터넷 및 기타 통신 및 컴퓨팅 수단의 통합도 진행 중입니다. 또한, 여러 국가에서 통신 시장의 규제가 완화되고 새로운 컴퓨터 및 통신 기술의 발달로 통신 산업이 빠르게 확장되고 경쟁이 매우 치열해지고 있습니다.
이는 관련된 비즈니스 이해를 지원하고, 통신 설계를 식별하고, 사기 이벤트를 포착하고, 리소스를 더 잘 사용하고, 서비스 품질을 향상시키기 위해 데이터 마이닝에 대한 엄청난 수요를 만듭니다. 다음은 데이터 마이닝이 통신 서비스를 개선할 수 있는 몇 가지 방법입니다. −
통신 데이터의 다차원 분석 − 통신 데이터는 본질적으로 다차원적이며 호출 시간, 지속 시간, 호출자의 위치, 수신자의 위치 및 호출 유형을 포함하는 차원이 있습니다. 이러한 데이터의 다차원 분석은 데이터 트래픽, 시스템 작업 부하, 리소스 관리, 고객 그룹 행동 및 이익을 인식하고 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 시장의 분석가는 발신자, 대상, 볼륨 및 시간 사용 설계와 관련된 차트와 그래프를 정기적으로 볼 수 있습니다.
사기 패턴 분석 및 비정상적인 패턴 식별 − 사기 행위로 인해 통신 시장은 연간 수천 달러의 손실을 입습니다. 사기 가능성이 있는 사용자와 그들의 비정상적 사용 패턴을 식별하는 것이 중요합니다. 고객 계정에 부정하게 입력하려는 시도를 감지할 수 있습니다.
부적절하게 프로그래밍된 자동 다이얼 아웃 장비(예:팩스)에서 발생하는 바쁜 시간의 좌절된 통화 시도, 전환 및 라우팅 혼잡 패턴, 정기적인 통화와 같이 특별한 주의가 필요한 비정상적인 패턴을 발견할 수 있습니다. . 일부 패턴은 다차원 분석, 클러스터 분석 및 이상치 분석을 통해 찾을 수 있습니다.
다차원 연관 및 순차적 패턴 분석 − 다차원 분석에서 연관 및 순차적 패턴의 발견은 통신 서비스를 촉진하는 데 사용할 수 있습니다.
이동통신 서비스 − 이동 통신, 웹 및 데이터 서비스, 모바일 컴퓨팅은 우리의 일과 삶에서 점점 더 통합되고 보편화되고 있습니다. 이동통신 데이터의 특징은 시공간 데이터와의 관계입니다. 시공간 데이터 마이닝은 특정 디자인을 찾는 데 중요해질 수 있습니다.
예를 들어, 특정 지역에서 비정상적으로 바쁜 휴대폰 트래픽은 이 지역에서 비정상적인 일이 발생했음을 나타낼 수 있습니다. 또한 사용자가 새로운 모바일 서비스를 채택하도록 유도하려면 사용 편의성이 필수적입니다. 데이터 마이닝은 사용자가 비교적 적은 키 입력으로 유용한 데이터를 얻을 수 있도록 하는 적응형 솔루션 설계에서 중요한 역할을 할 것입니다.