移动通信网络优化中大数据技术的运用分析

移动通信网络优化中大数据技术的运用分析

王力威 ,铁超

武警青海总队

摘 要

　　由于当前互联网技术的不断进步和普及，使得中国逐渐进入的互联网时代，当前国内的移动用户总量突破了十亿大关。微信、微博等平台也凭借信息技术的进步而迅猛发展起来，人们对于移动通信业务的需求规模持续扩大。中国的移动通信产业在高速发展之后逐渐来到了平稳发展时期，为了应对越来越大的移动通信业务需求，就应该成立专门的机构，从而才能够满足当前用户规模、需求规模大的实际发展特征。为此就必须不断完善数据信息库技术的保存与研判功能，否则就容易导致数据分析存在较大的发展。

关键词：移动通信；大数据分析；数据挖掘

1引言

　　由于互联网技术的不断进步以及电信产业的快速发展， 中国的移动通信产业发展速度非常快，其规模以及用户基数都位居全球前列。移动通信产业的运营流程主要包括规划、建设、检测、维修、优化等环节，不过当前依旧存在很多不足之处。移动网络的建设是基于多元主体交互而形成的，也是电信运营商分析掌握网络运行情况、用户感知以及业务需求的重要途径。当前，我国绝大多数地区的用户总量都超过了两百万，而且以年均10%的增速不断发展，发展速度非常快。在此背景下，运营商与用户间的存在越来越大的差距，很多用户的实际需求会被越来越强大的运营商所忽略，运营商的服务水平和质量未能随着发展速度的提升而提升。用户的投诉举报数量不断增长，导致运营商的管理存在较大的严厉。随着移动通信产业规模的快速扩张以及用户规总量的不断提升，移动网络的研发方向以及内容也出现了较大的变动。当前很多企业将很多人力物力都投入到研发和提升网络性能水平方面。不过随着网络数据信息的大规模生成，使得运营商内部运营维护成本大幅度提升，极大地影响其工作绩效的提升以及用户体验感的优化，这必然会在很大程度上制约移动通信产业的进一步发展。

2.移动通信网络优化技术

2.1聚类分析

　　聚类分析指的是基于数据来分析研判数据，定义内容规模庞大而复杂的数据，比如其速率以及可塑性，同时还鞥能够利用组合数据方式来检测大规模的基础数据信息，能够从单一因素数据中来获取有价值的数据，同时合理运用分类分析等方式就能够获取到更为标准化的数据，从而能够全面访问复杂的基础数据。

2.2关联分析

　　在搜集整理大规模数据之后来做出合理的分析，从而形成一个稳定有效的数据集模型，同时制定出能够明确数据集内部所有数据关联性的归类分析法，从多角度出发来明确其内部关联性。全面分析并运用数据是开展数据分析最关键的环境，也是当前急需解决的难题。关联分析指的是多多元视角出发来分析探究对象的关联性，将看起来毫无关联的数据通过广泛评价的方式来明确其中隐含的关联性，使得数据能够与其他多种类型数据密切联系在一起，从而能够为规模庞大、内容复杂的数据分析提供跟各位客观可靠的参考数据源。

2.3预测分析

　　虽然数据挖掘可以让数据分析师更好地理解数据，但预测分析允许一些分析师根据分析师的观点和数据挖掘结果进行预测。

2.4大数据分析技术

2.4.1数据库分析技术

作为大量基础数据的收集和存储工具，该数据库提供基本的数据安全和数据收集和操作功能，以改善移动通信网络。数据存储机制；通过定义数据采集周期和数据连接规则；移动网络优化器可以方便的访问某些城市的数据库，直接访问数据库发现问题；因此，制定网络发展规划并提供解决方案非常重要。提高网络服务质量和客户满意度。目前，“数据太多，信息太少”是一个完整的移动网络最尴尬的问题之一。目前，所有移动网络基础设施都使用数据库存储和网络连接。但是，输入的数据只有一些常用的功能，如数据查询、统计数据等，无法获取数据中的各种有用信息。

2.4.2决策支持技术

　　如果通过一个访问站点收集和开发大量基础数据，那么对大量非必要数据的分析和评估已经可以通过计算机技术来支持。它最大的优点是可以用非常简单的语言快速识别，非常适合数据分析和处理。世界上最早、影响最大的决策方法之一是昆兰教授提出的基于数据熵的ID3算法。ID3算法最大的问题是ID3是一种学习算法；这不是一个相关的事态发展。

结语

总之，大数据技术在网络通信中的广泛应用是通信网络发展的必然步骤，需要提高通信网络对数据的处理能力，完善通信网络架构有着重要意义。相关研究人员要清楚全面地认知大数据技术在通信网络中的应用优势，加强大数据技术的研究投入力度，找出大数据技术与通信网络的发展共通点，合理运用大数据技术强大的数据处理能力，弥补通信网络各项业务的缺陷，改良通信网络系统，不断提高所获取的通信数据的精准性和价值度，同时构建通信数据的安全防护体系，完成通信网络全方位优化工作，从而为我国的数字化、智能化、网络化强国发展贡献一份力量。

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