电信运营商的销户数据，属于那种看着枯燥其实蛮有意思的方向。你要是做用户行为、建模型、搞推荐系统，这种数据集简直就是宝藏。字段全、跨度长，能挖的点还挺多，像在网时长、套餐类型、欠费金额这些指标都有价值。
数据量大怎么？嗯，别怕，搭配上MongoDB、Kafka这些大数据利器，响应也快，扩展也方便。尤其是用户通信记录这块，多线程消费、分片存储，搞起来还是比较稳的。
如果你还在琢磨怎么切入用户流失，不妨从预销号+离网前通话行为入手，找找那些提前预警的点，再用数据挖掘模型跑一跑，预测效果还挺靠谱。
相关的实战文章我也顺手挑了几篇，像MongoDB 分片实战、大数据、还有Web 数据挖掘，都还蛮有参考价值，适合边看边上手。
如果你是刚开始接触这类项目的，可以先把数据格式整理好，字段先做初步筛选，再慢慢上建模流程，别一上来就搞模型，容易翻车哦～