复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，通过分析复购率，可以进一步对用户粘性进行分析，辅助发现复购率问题，制定运营策略， 同事还可以进行横向（商品、用户、渠道）对比分析， 细化复购率，辅助问题定位。 销售模块 销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等。
G的大数据可能有更多用户信息，价值更大，需要更深入的分析与挖掘。选择好的分析平台，并配合好的业务模型，4G时代的大数据应该会带来更多价值。
金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
音乐和娱乐：音乐等平台使用大数据来制定预测性机器学习算法，以分析用户的音乐娱乐偏好。家庭安全：可以帮助执法机构了解下一次犯罪可能发生的地方，并允许重新部署资源。
在生成虚假用户的方法中，通过采用直接随机生成虚假用户，该方法适合应用于隐私程度不高的情况。它的缺点是大量的虚假用户会增加服务器计算的开销，延长用户等待服务结果的时间，并且浪费了系统的资源，降低了服务质量。
运营商对外可充分利用电信行业的数据优势，拓展电信业务模式，将大数据直接产品化，基于客户状态、位置、终端、喜好等，为社会提供信息服务。如：开展广告、数据开放等业务。在广告推送方面，可通过客户上网类别反映的需求动向，精准锁定目标客户，支撑电信业务或者其他商家开展手机定向互联网广告服务。
个性化推荐：通过分析用户的通讯记录、消费行为等数据，为用户提供个性化的产品及服务推荐。客户细分：通过对海量用户数据进行分类和聚类分析，将用户按照其特征划分成不同的群体，以便更好地针对不同的用户群体开展营销活动。
医疗行业：大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为医疗信息平台提供基本数据源，并实现数据的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。同时，大数据还可以在临床辅助决策中发挥作用，帮助医生更好地把握疾病的诊断和治疗。
1、深度拥抱大数据：大数据的时代已经来临，因此电信运营商可以强化规划引导、实现大数据建设全面统筹。
2、因此，研究院建议电信运营商在推进大数据工作时，能够内外兼修，从外部了解需求，从内部积累能力，通过完全市场化结算的方式在尽量短的时间能够形成显性效益，进而促进更多的资源投入和更快的成长。
3、其次，运营商应当成为信息的融合者，利用自有的品牌优势打造权威指数类产品，为客户的决策提供参考依据。相较于其他行业，电信运营商的用户群体相对稳定，所采集信息较完整，而且在整个产业链中运营商的影响力较强，拥有可信品牌，数据中蕴藏着巨大的客户信息、商业信息和业务信息。
4、从4W到4V： 运营商拥有先天优势 根据信息爆炸时代的特征，业界将大数据总结为“4V”体量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。
1、移动设备。大数据在电信行业的应用运营商的数据源主要包括移动设备、网络数据（如信令数据、日志数据）、业务数据（如业务套餐、客服信息）和用户数据。
2、以下个性化推荐，客户细分，数据分析决策，客户体验管理，风险控制属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用。个性化推荐：通过分析用户的通讯记录、消费行为等数据，为用户提供个性化的产品及服务推荐。
3、同时，可以从产品业务角度将重要的用户行为标注出来，以便在分析时方便、快捷地查找使用常用、重要的事件。 漏斗模型 漏斗模型最早起源是从传统行业的营销商业活动中演变而来的，它是一套流程式数据分析方法。 主要模型框架：通过检测目标流程中起点（用户进入）到最后完成目标动作。
4、互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
1、收集客户通讯录、通话行为、网络社交行为等大数据以及客户资料等传统数据，开展交往圈分析，利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。
2、运营商运营侧0域数据一般包括B域、O域、M域。O域（运营域）、B域（业务域）、M域（管理域）特指电信行业大数据领域的三大数据域。B域有用户数据和业务数据，比如用户的消费习惯、终端信息、ARPU的分组、业务内容，业务受众人群等。圈内叫BSS。
3、个性化推荐：通过分析用户的通讯记录、消费行为等数据，为用户提供个性化的产品及服务推荐。客户细分：通过对海量用户数据进行分类和聚类分析，将用户按照其特征划分成不同的群体，以便更好地针对不同的用户群体开展营销活动。
4、充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。 然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。
5、精细运营：天津网站建设-文率科技建议电信可以使用Hadoop等大数据处理工具，通过分析用户的兴趣图谱、关系图谱、行为定向，再结合自身的业务推出量身定制的服务。
6、齐红威将大数据生态圈划分为云计算服务商、数据提供商、数据服务商和数据应用商四部分，实现从”数据流“到”资金流“分享共赢的商业运作模式。其中，云计算服务商主要负责提供计算、存储和带宽等基础能力。
1、大数据分析使组织能够预测其网络的峰值使用率，目标是他们能够采取措施缓解拥塞。它还可以帮助识别那些注定要支付账单的客户，以及那些准备更换运营商的客户，这些问题可能会加剧客户流失。通过快速反馈、高性能服务和定制产品，电信行业从大数据分析中获得的洞察力提高了客户在每一个接触点的体验。
2、第四，大数据将帮助运营商提升对产业链的服务能力，助力其成为综合平台的提供者。数据能力合理开放，将促进产业应用，提升全产业链综合服务能力。对内应用增强竞争力 现阶段，运营商支持流量经营、智能管道的数据应用还处于初级水平，数据应用主要采用基于内部整合数据的分析挖掘手段。
3、业 内人士表示，手里掌握着所有用户通话、数据流量消费数据的三大运营商，如果能在大数据时代多往前跨出一步，组建专业化团队，吸纳高层次人才，用更加开放和 互联网化的方式来运作，释放自身管道中庞大数据的潜在力量，在数据清洗、建模、分析甚至交易等方面多做做文章，将会打开一个潜力无限的市场。
4、充分利用大数据技术，从海量堆积的交互数据中发现带有趋势性、前瞻性的信息，能够孕育出惊人的社会价值和商业价值。 然而，即便放眼全球，我们看到的大数据应用案例还鲜有电信运营商的身影，与互联网领域的诸多探索相比，他们略显平淡，大规模钻出“石油”就更谈不上了。