大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用探讨

大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用探讨

张贺

中国联合网络通信有限公司天津市分公司战略客户部，天津市  300000

摘要：在移动通信网络技术持续发展的当下，移动通信网络用户数量激增，促使整个互联网行业面临巨大的运行压力，促使诸多技术性问题和安全性问题显著。大数据分析技术手段，作为一种具备科学性和先进性的技术手段之一，可以对移动通信网络技术以及服务模式进行优化。

关键词：大数据；分析技术；移动通信网络；优化

1大数据分析的概念以及核心技术

1.1大数据分析的概念

大数据分析是对海量非结构化、半自动化的海量信息进行深度处理与分类，运用统计学方法从海量复杂系统中抽取有价值信息，进而转化为可直接或间接应用的模型。随着社会和经济的发展，人们对生活质量的要求也在不断提高，其中移动通信作为现代信息产业中的一个重要部分，正处于高速发展之中。如何进行大规模的数据采集与整理是移动通信网优化研究的重要课题。由于受传统技术条件的限制，难以科学地将所采集到的海量信息进行整合，从而获得准确、可靠的定量指标。同时，数据格式的多样性也给数据挖掘带来了很大的挑战。因此，如何有效地处理大量缺乏分析能力的工具、引入先进信息技术、以及在建模过程中所遇到的实际问题，就成为迫切需要解决的问题。大数据分析就是利用移动通信网络对信息进行存储、处理和运算的一种手段。在移动通信领域，面向移动通信服务的大规模数据采集方法，利用相关软件实现用户之间的资源共享，维护用户和运营商的合作关系。

1.2大数据分析的核心技术

大数据分析的核心任务就是对海量数据进行处理、分类，并将其转化为有意义、高效的格式。移动通信网络优化系统能够充分利用这些信息实现用户之间的信息交互与交流，其核心技术包括：分布式文件系统（WebServer）与分布式数据库（SBA/ILOFTOSE）。移动通信与因特网同属新媒体技术，二者有许多相似之处。其中，传统媒体以海量的信息传播与处理模式为主，移动通信采用基于网络的高速数据传输方式，旨在提高移动通信系统的传输效率，降低企业内部运营成本。随着计算机和网络技术的飞速发展，大数据时代已经来临。藉由建立一套全面、准确且有效率的资讯处理系统，可深入分析使用者的需求，提供更精准的服务经验。将数据挖掘技术与传统计算机相结合，能够更加准确地定位目标顾客。与此同时，在移动互联网时代，企业需要不断地挖掘大数据信息，以便制定科学的营销战略，提高公司的核心竞争能力，推动公司长期、稳定地发展。此外，利用大数据分析技术对网络进行优化，合理配置网络资源，使企业能够更好的把握市场变化，为企业创造更大的经济效益。

2当下移动网络优化存在的问题

2.1庞大的网络数据

在移动通信网络建设过程中，面对用户数量不断增加、网络数据更新速度快等问题，我们必须保证用户能不断地享受到良好的网络体验。因此，加强对网络数据的监测，对网络数据进行采集与整合就显得非常重要。在实际运行管理过程中，发现目前移动通信平台还不能很好地满足用户对网络资源的需求。在大数据快速发展的大背景下，相关移动通信平台需充分发挥自身固有优势，明确区分不同用户群，并针对用户特定需求实施内容推送。同时，利用云计算、人工智能等技术，对一定范围内的客户信息进行收集和筛选。在数据分析中，利用数据挖掘算法对海量信息进行分类统计；但是，在收集信息时，一定要注意不能侵犯用户的隐私，要保证收集到的数据合乎逻辑和合法，并且要遵守国家相关法律规定。

在当前网络环境下，存在着大量的信息，其中一些信息经过科学的封装，可以快速传输，如数据库和局域网等。这样才能更好地为顾客服务。随著网际网路科技的不断进步，各种资讯科技工具也逐渐被应用。各相关部门正积极利用这些网络工具，建立起一种网络化的管理模式，使客户能够更便捷、更高效率地办理各项业务，保证他们在家就能完成工作。

在人力资源方面，我们要定期对员工进行与时俱进的培训，让他们掌握所需的专业技能，以便更好地为社会大众服务。在档案管理方面，要加强制度建设，规范管理，使之更科学、更有效率。同时，要注重信息化建设，充分利用档案信息资源，达到资源共享的目的。在数据管理过程中，要有健全的机制，要严格遵守相关的规章制度，才能提高整体的服务质量。

2.2数据安全管理缺乏

当前，网络技术已成为国家和个人不可缺少的支撑工具。网络与电脑科技已逐渐渗透到人们日常生活与生产的各个方面。因此，无论是个人资料还是公司内部资料，都必须储存在网路或电脑上。这就要求我们从不同的视角来制定有针对性的安全策略。

网络数据一旦被病毒感染，即使有杀毒软件，也不能将病毒彻底清除，而主机上被病毒感染的文件以及受损的程序也不能完全恢复。因此，这些文件必须有规律地备份或还原。日常的文件需要有规律地备份，并实行分类管理，备份的方式有：本地备份和云备份。对于已经安装过防病毒软件的用户，在遇到新型病毒时，最好采取联机备份或远程备份的方法。在数据备份过程中，建议选择可靠的云计算服务器，避免云存储高度机密信息，避免因网络安全原因造成数据被盗。

3大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用途径

3.1在分布式计算机平台中应用

结合传统移动通信网络实际情况来看，在移动通信网络系统应用的过程中，很容易出现移动通信网络数据信息传输速度较慢、卡顿、系统运行不稳定等诸多问题，为了有效解决此种问题，移动通信网络公司积极引入了分布式计算平台技术，这样便可以实现对计算机系统的调整优化，从而强化移动通信网络运行效率和稳定性。在5G移动通信网络优化技术合理应用之下，海量数据信息对计算机系统带来强大的运行压力，想要真正对当前大数据时代海量移动通信网络数据信息科学合理优化处理，应利用云计算平台，将云计算平台引入到分布式计算平台当中，更加优化实现移动通信网络数据海量处理效率。结合我国大数据技术持续发展的当下，云计算平台的应用成熟度相对较高，并且已经在分布式计算平台当中全方位引入。针对分布式计算平台来说，在实际应用大数据分析技术的过程中，可以借助不同通信流量进行全面调整，不同子区域的流量是用于不同场合当中，所产生的效益也会存在明显差别。为此，在大数据分析技术应用时，可以对并行通道技术进行优化，对移动通信网络数据资源进行深入挖掘，更好满足不同区域用户实际需求，优化移动通信网络数据传输速度。

3.2在移动通信网络数据获取中的应用

移动通信网络数据信息是大数据分析技术应用的基础，通过全面、动态化获取移动通信网络数据信息，可以为日后优化移动通信网络服务奠定基础，所以移动通信网络数据信息获取的价值不可言喻。在大数据分析技术的引入之下，可以在原本数据处理模式当中，结合不同时段的移动通信网络完成相关数据信息截取工作，结合具体工作需求完成对数据信息的全面细致化处理。为了有效解决移动通信网络数据信息利用效率相对较低的情况，可以设置移动通信网络数据库，引入大数据挖掘技术手段，真正对不同移动通信网络数据信息进行分层分类，挖掘当中具备价值的数据信息内容，在强化移动通信网络数据信息获取效率的基础上，对各类用户实际移动通信网络服务需求进行分析，从而制定出科学化、高效化的移动通信网络数据服务模式，强化数据信息服务的精准性。

3.3关联规则下网络投诉数据分析应用

针对移动通信网络运营企业来说，想要真正展现出自身移动通信网络服务质量，就应该深入分析移动通信网络投诉数据，对广大用户们的实际需求深入分析，及时结合投诉数据信息的情况实现移动通信网络服务模式优化。从客观角度上来看，移动通信网络投诉数据信息量相对较大，想要实现对一个通信公司的综合考量，需要针对用户投诉比例，有针对性地开展各项内容调整。为此，可积极引入大数据化分析技术手段，在关联规则之下对网络投诉数据开展深入分析，真正对广大用户们的意见和反馈进行分类处理，借助大数据分析技术的先进性和处理信息快速性优势，针对相同的投诉问题进行系统化调整和分析，节省传统人工对网络投诉数据分析的事件，强化网络投诉数据分析处理效率，并且给出明确的意见，为优化移动通信网络运营服务模式奠定扎实的数据基础。

4大数据分析在移动通信网络领域应用的优化方式

4.1优化数据传输质量

对移动通信网络进行优化，首先要做的就是收集足够多的有价值数据，这涉及到用户使用，服务操作，信号传输等各个环节。在用户体验方面，以优化用户体验为主要目的，包括信号质量，频率，时长等；信号方面指的是信号覆盖范围和强度。在信号端，主要任务是全面测试基站，在正式投入使用前，用各种方法测试信号，保证信号的稳定、连续和承载能力，保证通话质量。

4.2更好地对存储功能进行利用

为了有效地分析大数据技术，数据存储是关键。同时，数据处理与分析也需要充分发挥大数据的存储能力。大数据技术是一种能够实现海量数据的快速存储和抽取的新型信息技术。采用先进的技术手段，将各种文字、声音、图像等信息高效地转换成电子格式。因此，对如何提高这类数据的转换速度与容量进行研究，可以极大地降低数据对内存的过度占用。利用数据库服务器建立数据文件空间，利用虚拟主机技术构建虚拟机，实现了存储器件和系统的分离。通过对数据进行虚拟化处理，可以存储更详细的信息，使数据更加完备。进一步压缩后，数据在内存中所占的比例几乎减小，从而有效地对内存数据进行管理与控制。虚拟数据记录在多个物理数据中心上实现，从而保证了数据中心业务的流动性和可恢复性。优化人员可在多个位置登录获取数据，这样既能有效解决移动数据的存储问题，又能降低传输开销。

4.3充分利用大数据处理能力

由于使用者的使用习惯不同，资料传输可能无法同步。因此，必须保证数据在用户间传输时的最优处理，最大限度发挥非同步传输的优势。因此，需要进一步完善大数据网络体系结构，使之与大数据分析相结合，发挥更大的作用。充分发挥大数据的处理能力，可大幅提升数据处理速度。同时，利用大数据技术整合各类数据，降低底层架构设计中可能出现的问题，保障数据处理过程的安全。

4.4建立和健全相关的体系

为保证数据传输最优化，需要充分发挥非同步传输的优势，充分利用大数据的处理与分析能力，保障数据传输的安全。

首先，我们使用云计算的技术方法。在云计算环境中，用户不必担心数据的丢失，提高了系统的安全性。利用云计算技术对虚拟硬盘进行管理，实现了对多种网络连接方式的适应性。由于这些操作系统都是独立存储的，传统的加密算法只适用于某一特定的系统，不能保证全部文件信息的完整性。在应用云计算技术时，它可以与iOS，Windows7，Windows10，WindowsXP等多种操作系统进行兼容。其中最关键的一点，就是加密后的数据是原始的。因此，我们可以直接使用云计算来加密网络数据。在数据传输的前后两个阶段，均需对发送密钥进行加密，解密后才能使用，从而保证了网络的安全性。这些数据集还能起到验证发送者身份的作用，起到一定程度的验证作用。利用云计算技术，取代传统的网络密码管理模式，保证了网络信息的高安全性。该系统采用了加密算法和云计算技术，可以更细致地管理用户信息，避免了用户访问过程中存在的安全问题。该技术能有效防止第三方恶意篡改和篡改数据，降低数据损失。云桌面具有很好的包容性，能够对不同类型的文件进行直接转换。只有对数据进行加密，保证数据的完整性，才能保证数据的安全，才能实现网络的全方位共享。

其次，数字签名具有类似纸质合同的特征，一般采用公开密钥对其加密。数字签名是一种广泛应用于电子交易的技术，它能有效地保护用户的身份及隐私，保障网络传输的安全，还能提高交易效率，节约成本，推动电子商务的发展。数字签名技术主要包括两个方面：一是将数据经过加密处理，然后利用计算机编程语言对其进行加密；另一种是签名技术，也就是签名者使用数字信封和加密系统在网络上发送信息时需要满足的条件。然后就是数据确认，需要对数据发起方或所有者进行验证，以获得所需要的数据。

4.5充分分析用户

要想有秩序地对移动通信网络进行优化调整，就必须深入了解各类用户的实际需求，把握其在通信领域的偏好与偏好。我们可以实时跟踪用户在正常网络传输过程中的状态，帮助我们更加深入地了解和分析这些信息。同时，根据企业目前的经营状况和业务发展趋势，为运营商提供参考。在此基础上，利用大数据技术对移动通信计费系统进行有针对性的分析。同时，针对不同类型用户的特点，进行精细化营销，提高运营商运营效率。针对不同使用者的不同需求，例如消费习惯、套餐特点、使用习惯等，做深入的了解与分析。这样才能达到精准营销和提升用户体验的目的。

4.6优化数据分析方法

大数据技术在移动通信网络中的应用，其核心任务就是收集与分析信息。尤其在客户业务中，信息量大的情况下，为了保证分析结果的准确与高质量，就必须对其进行针对性的分析。在此前提下，必须做好数据处理工作，才能保证大数据技术的正常运转。将对重点处理后的数据进行深度分析，进一步提升大数据技术的应用效率，并保证测试内容与方法符合技术发展的需求。只有根据特定的需求与特征，选取适当的数据挖掘算法与工具，才能确保实际工作的结果达到预期的效果。同时，我们也需要对数据的发展给予更多的关注，利用数据虚拟化技术实现高效的数据可扩展性。通过这种方式，实现了多元数据与文档的平台化集成，对各类数据与文件进行分类、存储。在详细绘制过程中，我们制定了清晰的专业目标，并将其进一步优化。

5结语

综上所述，移动通信技术应用的地方逐渐增多，信息的传递方式发生了巨大改变，如此也迎来了大数据时代的机遇和挑战。大数据分析技术是在大数据时代下提出的先进技术手段，在移动通信网络领域应用能够强化移动通信网络数据信息传输效率和提升移动通信网络系统运行稳定性，并且契合当前移动通信网络领域发展趋势，为广大用户们提供高质量移动通信网络服务。

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