参考中国报告网发布《2017-2022年中国通信设备行业发展态势及竞争策略分析报告》
人工智能中的数据分析可以运用于通信领域的设计、运营和优化。
描述型分析：通过挖掘历史数据来分析以前的性能，从而发现过去的成功或者失败背后的原因。这类事后反思型的分析普遍应用于管理报告，比如销售、营销、运营和财务分析报告。
诊断型分析：侧重于确定导致某一结果的因素和事件，并对其进行解释。
预测型分析：使用数据来确定未来可能会发生的结果或发生特定事件的可能性，从而将数据转化成可行动的信息。预测型分析可采用包括建模、机器学习、数据挖掘和博弈论在内的统计技术，以评估当前和历史事实，预测未来的事件。
规范型分析：自动综合大数据、业务规则和机器学习等手段发挥预测的优势，针对决策或者行动提供建议方案。规范型分析持续和自动地处理新的数据来提高预测准确度，提供更好的决策备选方案。
数据分析实现精准化市场营销
相对于传统电信业务，现有数字化业务的类型多、应用场景复杂、客户需求多元化。以大数据技术为基础，通过目标用户的多维度精准细分，进行针对性的需求场景匹配和产品/服务设计，实现更加精准化的市场营销服务，成为运营商在数字化时代提升市场营销能力的必然选择。
运营商还通过能力输出，为企业客户提供基于大数据分析的精准营销服务。如西班牙电信推出名为智慧足迹（SmartSteps）的大数据产品，帮助零售商分析顾客来源和消费者特征，为其提供客流分析和零售店选址服务；日本NTTDocomo与医疗设备商欧姆龙公司合作，通过用户数据共享分析，为目标用户推送最新的健康建议和产品信息。
数据分析技术应用能够为运营商数字化产品服务创新提供重要支撑。一是数据分析能够提升运营商数字化产品服务水平，优化用户体验。二是数据应用服务正在成为运营商数字化产品创新的重要方向。电信大数据拥有独特的资源优势，包括基于实名制要求下的用户属性数据准确性、基于移动终端高度使用粘性的用户行为数据实时性和基于通信网络全面覆盖的用户位置数据精确性等。
基于上述优势，运营商已经实现在金融、交通、旅游和民生服务等多个垂直领域的数据分析应用服务，实现了较为显著的社会效益和经济效益。
数据分析实现个性化客户服务
面对用户日益丰富的业务需求和实时在线的体验诉求，应用数据分析技术推动客户服务的自动化、智能化转型，实现全程全网的高效便捷服务，成为运营商的必然选择。基于大数据技术，通过对不同地区、渠道、品牌、业务、时间、话务员、客户类型等多维度数据信息的挖掘分析，精准把握用户个性化服务需求特征，以AI+人工为手段，打通线上线下服务渠道，提供实时在线的个性化服务，实现以数字化为特征的新型客户服务，促进客服工作效率和用户体验的双重提升。
机器学习及其所有的衍生技术组成了应用于无线通信的许多先进算法的关键技术基础，应用范围从优化到OSI（开放式系统互连）模型物理层的处理。目前，设备商正致力于研发从无线通信算法所生成的海量数据中提取出隐藏信息的技术，为其产品建立巨大的优势。
此外人工智能中深度学习是基于算法，使用多个处理层、复杂结构和/或非线性转换对高层数据进行抽象建模。该领域的大部分研究试图给出更好的表述，并且创建模型以从大量的不带标签的数据中学习整理出表述。这些表述中的一些受益于神经科学领域所取得的进展，并且与神经系统对信息的处理和沟通模式的阐述有一定的关联。目前，通信行业对机器学习，尤其是深度学习的研发投入正在逐步增长，未来深度学习将用在通信技术的算法与网络构建上使得在通信网络在任何环境下得以最优化方式构建与运营。
人工智能中的数据分析可以运用于通信领域的设计、运营和优化。
描述型分析：通过挖掘历史数据来分析以前的性能，从而发现过去的成功或者失败背后的原因。这类事后反思型的分析普遍应用于管理报告，比如销售、营销、运营和财务分析报告。
诊断型分析：侧重于确定导致某一结果的因素和事件，并对其进行解释。
预测型分析：使用数据来确定未来可能会发生的结果或发生特定事件的可能性，从而将数据转化成可行动的信息。预测型分析可采用包括建模、机器学习、数据挖掘和博弈论在内的统计技术，以评估当前和历史事实，预测未来的事件。
规范型分析：自动综合大数据、业务规则和机器学习等手段发挥预测的优势，针对决策或者行动提供建议方案。规范型分析持续和自动地处理新的数据来提高预测准确度，提供更好的决策备选方案。
数据分析实现精准化市场营销
相对于传统电信业务，现有数字化业务的类型多、应用场景复杂、客户需求多元化。以大数据技术为基础，通过目标用户的多维度精准细分，进行针对性的需求场景匹配和产品/服务设计，实现更加精准化的市场营销服务，成为运营商在数字化时代提升市场营销能力的必然选择。
运营商还通过能力输出，为企业客户提供基于大数据分析的精准营销服务。如西班牙电信推出名为智慧足迹（SmartSteps）的大数据产品，帮助零售商分析顾客来源和消费者特征，为其提供客流分析和零售店选址服务；日本NTTDocomo与医疗设备商欧姆龙公司合作，通过用户数据共享分析，为目标用户推送最新的健康建议和产品信息。
西班牙电信智慧足迹大数据产品
资料来源：中国报告网整理
数据分析实现数字化产品创新数据分析技术应用能够为运营商数字化产品服务创新提供重要支撑。一是数据分析能够提升运营商数字化产品服务水平，优化用户体验。二是数据应用服务正在成为运营商数字化产品创新的重要方向。电信大数据拥有独特的资源优势，包括基于实名制要求下的用户属性数据准确性、基于移动终端高度使用粘性的用户行为数据实时性和基于通信网络全面覆盖的用户位置数据精确性等。
基于上述优势，运营商已经实现在金融、交通、旅游和民生服务等多个垂直领域的数据分析应用服务，实现了较为显著的社会效益和经济效益。
数据分析实现个性化客户服务
面对用户日益丰富的业务需求和实时在线的体验诉求，应用数据分析技术推动客户服务的自动化、智能化转型，实现全程全网的高效便捷服务，成为运营商的必然选择。基于大数据技术，通过对不同地区、渠道、品牌、业务、时间、话务员、客户类型等多维度数据信息的挖掘分析，精准把握用户个性化服务需求特征，以AI+人工为手段，打通线上线下服务渠道，提供实时在线的个性化服务，实现以数字化为特征的新型客户服务，促进客服工作效率和用户体验的双重提升。
云服务体验
资料来源：中国报告网整理
机器学习及其所有的衍生技术组成了应用于无线通信的许多先进算法的关键技术基础，应用范围从优化到OSI（开放式系统互连）模型物理层的处理。目前，设备商正致力于研发从无线通信算法所生成的海量数据中提取出隐藏信息的技术，为其产品建立巨大的优势。
此外人工智能中深度学习是基于算法，使用多个处理层、复杂结构和/或非线性转换对高层数据进行抽象建模。该领域的大部分研究试图给出更好的表述，并且创建模型以从大量的不带标签的数据中学习整理出表述。这些表述中的一些受益于神经科学领域所取得的进展，并且与神经系统对信息的处理和沟通模式的阐述有一定的关联。目前，通信行业对机器学习，尤其是深度学习的研发投入正在逐步增长，未来深度学习将用在通信技术的算法与网络构建上使得在通信网络在任何环境下得以最优化方式构建与运营。
资料来源：中国报告网整理，转载请注明出处（ZQ）
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