必须承认一点，大数据时代是电信运营商的重大机遇。电信运营商在大数据产业链中处于数据传递和交换中心的地位，天然具有丰富的数据资源和独特优势。如果电信运营商不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。只有积极调整思路和部署，制定出针对性战略，最大程度地提升电信运营商的效率，才能在未来的发展中占据产业制高点。

对于数据建模的几个经验与建议

根据多年的建模经验提出一些分析思路。

第一，时间和空间的解构是移动互联网改变社会生活的最基本的特征，如何将时空进行分解是分析的最重要的组成部分;

第二，偏好分析如何与线下行为进行有效连接是数据挖掘成败的基础;

第三，数据叠加过程中需要特别注意无效分析与虚假建构，因为消费者的日常行为几乎全面相关;

第四，机器识别与人工智能的运用会带来诸多的庸余资料与无法识别的资料，而这些资料的识别与剔除对于建模来讲是难点;

第五，社交网络分析框架需要突破可视化的展示框架，真正解决社交网络的模型构建。

最近一直在对运营商的数据进行分析与建模试探，也想借此机会跟业界分享几个困惑：网站解析后的分类需要攻关，简单分易，复杂分难，大而化之易，精细探测难;中文文本数据挖掘还是瓶颈;社交网络分析与行为分析的连接需要新思维。（木棉会特约作者：北京大学新闻与传播学院教授、中国信息协会市场研究业分会会长刘德寰）