随着移动互联网应用的广泛普及，借助大数据技术对海量数据进行高效处理和深度挖掘，已成为提升电信运营商经营效率的有效途径。为帮助教师拓展教学视野，掌握大数据技术在通信领域的实际应用，获取丰富的教学资源和实践指导依据，以更好地满足高校教学需求，我们特推出本期产业实战公开课。

当前，大数据技术已深度融入医疗、交通、金融、农业和安全等关键领域，成为通信服务领域分析和应用的重要工具，极大地提高了电信数据的采集、存储、处理、分析和挖掘速度。

在通信领域，运营商每时每刻都会产生大量的通话、短信和采集等通信数据。这些数据量巨大，除了满足用户的实时查询和展示外，还需要定期对已有数据进行离线分析处理。利用大数据技术，可以及时收集并分析通信数据，构建用户分析体系，多维度定位用户兴趣偏好并形成客户画像，为电信服务部门建立决策系统。

本期「产业实战公开课」将带来通信领域大数据方向的真实产业级项目案例《基于Hadoop平台的电信客服数据的处理与分析》。通过「线上教学+线上实践+资深企业工程师带练」的形式，我们将带您探索通信服务行业的前沿技术，深入探讨大数据技术原理在实际中的应用与教学实践，共同促进多学科的深度交叉融合。

公开课特色：

🌈结合实际应用场景，以真实项目案例为基础，提供贯穿数据生产、数据采集/消费/存储、数据分析、数据展示等多个大数据知识点，符合培养综合性人才的需求。

🌈 模拟真实的企业开发和运行环境，深入体验产业级项目开发流程。

🌈 青软大数据实训室提供平台、技术支持，课程资源畅享。

公开课精彩体验

本次公开课围绕电信领域的实际需求，能够让学习者了解当前行业的发展趋势和前沿技术的应用，并将所学的理论知识更好地落实到实际项目实践中。具体的课程内容安排如下：

项目特色

《基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析》项目利用成熟的大数据技术，通过构建处理电信数据的Hadoop平台系统实现当日话单、月度话单、年度话单、通话详情等百亿级数据的定时清洗、分析和挖掘。项目通过建立仿真的BI前端系统，利用经过处理的数据进行分析，建立访问、搜索、通话时长、短信使用量等行为方面的用户分析体系，以优化流量套餐设计。

项目架构图

教师可以将此项目应用到日常的教学实践中，带领学生了解电信客服数据的处理与分析流程，学习使用协处理器对HBase进行优化的方法，掌握Flume、Kafka、HBase等大数据技术的应用以及MySQL数据库的基本操作和数据分析方法，从多个维度对通话记录进行分析，提高数据处理效率。此外，学生可以在实际操作中学习并掌握数据可视化技术，以图形和图表的形式展示分析结果，在团队合作中提高沟通协调能力和项目管理能力。