大数据空号过滤原理

大数据空号过滤原理前言现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何保持这些大数据的实时性和利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。保持大数据号码新鲜度就要及时跟新号码库，大数据空号过滤就是大数据与云计算的结合从而实时跟新号码状态，提高效率。大数据概念大数据概念包含几个方面：1.数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2.要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。3.数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。4.价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。大数据与云计算大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据空号过滤原理（云处理）基于云计算的空号过滤[电话号码检测]系统是诚泰达自主研发以语音识别为核心技术高性能人工智能电话号码检测云服务平台。该平台融合最新的语音识别技术，结合大数据、云计算、人工智能、通信技术、网络技术等，利用计算机自动拨号、信号音自动分析和处理技术、对呼叫过程进行全程快速跟踪、分析和处理，并将号码检测的状态结果准确返回。基于诚泰达独特工人智能算法分析和处理，可以完美实现对电话号码实时状态进行准确分析。诚泰达可以完美检测彩铃、回铃、关机、停机、空号、忙音、过期、来电提醒、语音留言、前转不成功、呼入限制、无法接通、不在服务区等等二十多种状态。该系统通过电话语音系统自动呼叫用户，系统呼叫用户过程中，根据用户端返回的语音信号来判断此号用号码的状态。此业务已经广泛被使用于大数据前端处理、金融企业数据交互、短信与电话营销、呼叫中心外包、保险代理等行业。系统提供灵活的数据导入功能，能根据客户所提供的文件格式（EXCEL、TXT）自动将数据导入到空号检测系统中，并由程序自动实现数据拨测，检测完之后可自动进行分类导出。结俗语大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。