基于改进BSC的电信投资项目后评估体系，李红霞，张爱华，本文针对现行电信投资项目后评估体系中存在的一些隐性问题，大胆借鉴了平衡记分卡的思想，并结合电信企业实际，对其进行改进，从

电信级以太网又称运营商级以太网最早由城域以太网论坛在2005年初提出。经过一年多的发展，电信级以太网技术引起业界的普遍关注，成为当前城域网技术的热点讨论话题。按照MEF定义，电信级以太网技术主要以网络能够支持的以太网业务类型和业务所能够达到的性能为衡量标准，并不专指某种网络技术，其主要包括5个方面的内容：标准化的业务、可扩展性、可靠性、QoS、电信级网络管理。本文首先提出了电信级以太网技术的基本概念，然后介绍了电信级以太网的基本技术要求和几种典型的电信级以太网技术，并分析了电信级以太网技术的发展前景。

项目概况 开发环境：Jupyter Notebook（Anaconda3的应用包下） 项目描述 一、获取数据集并预处理 在网上（例如Kaggle）下载数据集，读入数据并进行数据预处理。 二、根据特征群进行可视化分析 数据总体分成三大特征群，逐一分析各特征群下，每个特征在特征群中的重要程度，在客户流失因素上的重要程度。对数据进行可视化分析，通过饼状图的对比，对各项特征指标有一个直观的清晰的 认识。 三、特征工程与类别平衡 数据预测前一系列处理，先进行特征工程处理，结合皮尔逊相关系数，把无用特征进行剔除，完善字符编码格式。再处理类别不平衡的问题（正负样本数相差较多，易导致数据倾斜或不准确）。 四、模型使用与评估 使用机器学习模型与模型评估方式，用K折交叉验证计算方式，分别对逻辑回归，随机森林，AdaBoost,XGBoost模型进行评估，得出预测模型的准确度，后续选择其中之一进行实际预测，并输出模型中的特征重要性。 五、总结分析与制定决策 总结分析，合并各客户的预测流失率与真实流失率，形成关系表。运营商可以根据分组情况的结果设定阈值并进行决策，从而确定分界点进行客户召回措施。

中国电信光接入网工程设计、监理、施工项目经理人员资格认证考试大纲 （2018版）。

YD_T 1754-2008_电信网和互联网 环境安全等级保护要求

为了提高服务自动开通的效率和准确度，支撑后续业务和3G 业务的发展，江苏电信BSS 在现有基于WorkFlow技术的服务开通系统的基础上，引入SOA的理念，封装网元自动开通环节，设计了一套综合网元激活系统。该系统在充分分析了电信终端用户业务开通技术的基础上，设计了一套开放的、与具体业务无关的数据模型，进行流程判断，有效提高了系统的开放性。系统还设计了与业务无关的多线程框架，采用类似CPU的时间片分配算法，充分提高了系统并发处理的性能，确保了省集中服务开通的可行性。

计算机硕士毕业论文+答辩PPT-基于云计算平台的电信经营分析系统中元数据管理的研究与实现.zip

关于华为K662C路由器出现密码错误等问题： 1.经常性提示密码错误，拒绝接入。 2.重置后初始配置慢，要多次重启才能配置完成。 3.无法获取IP地址，重启无效，须重置后才行。 4.登陆后台非常慢，长时间无显示（显示页面如下），部分要多次刷新才能显示。

电信数据采集系统就是通过读取(AAA)服务器系统日志文件中用户登入登出信息。得到用户登录系统的登入登出时刻、登录时长等数据。最后把匹配处理好的数据保存成电信工作人员可以阅读的文本文件，做为电信收费依据。

基于大数据反电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目，旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，以提高检测诈骗电话和短信的准确性。 主要功能可能包括： 1. **实时监控与分析**：系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容，使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。 2. **智能报告系统**：生成关于可疑通信行为的报告，包括时间、频率、通信双方等信息，供进一步分析和调查。 3. **用户反馈机制**：允许用户标记和报告诈骗电话或短信，系统据此更新诈骗数据库和检测规则。 4. **风险评估模型**：构建风险评估模型，根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。 5. **教育和预防措施**：提供教育用户的模块，普及如何识别和防范电信诈骗的知识。 6. **接口友好的管理平台**：提供一个易于使用的Web界面，让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。 技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和数据处理工具。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储通信日志和诈骗数据库。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。 - 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练诈骗检测模型。 - NLP工具：如NLTK或Spacy，用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。 部署方式可能包括： - 本地部署：在内部网络中配置环境运行系统，确保数据安全性。 - 云服务部署：利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。 该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时，它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习，系统能够不断学习和适应新的诈骗手段，从而持续提升防护能力。