大数据分析在移动通信网络优化中的应用

张睿轩 吴彦林 周明磊

摘要：大数据的应用越来越广泛。企业管理者的科学决策需要大数据的支持。企业可以借助大数据快速获取所需的数据信息，信息数据的作用得到充分发挥。大数据技术将数据存储、处理和分析融为一体。优化大数据技术在通信网络中的应用，有利于通信市场更好的发展。

关键词：移动通信;网络优化;大数据

目前，中国已经进入信息时代，我国居民对信息的需求正在增加，为了满足人们的日常需求，它为移动通信网络提出了新的行业发展目标。在此基础上，本文讨论了利用大数据优化移动通信网络，本文分析了大数据技术对移动通信网络的影响及优化措施，以期为研究人员提供参考。

1大数据分析技术

1.1数据采集技术。数据收集技术是一种收集海量结构化和非结构化数据的技术。目前，数据采集技术的应用主要在于数据库数据的采集、网络数据采集和文件数据采集等。

1.2數据预处理。数据预处理是指在大数据分析之前，首先，对通过各种渠道收集的原始数据进行清理、整合、转换和分析。离散和协议处理，使所有类型的数据满足大数据分析所需的最低规范和标准。

1.3数据存储技术。数据存储是指以数据库的形式存储收集到的数据，其中数据库是存储载体。目前，大数据存储主要有三条技术路线：基于MPP架构的新型数据库集群，基于Hadoop的技术扩展封装，大数据一体机。

1.4数据分析与挖掘。数据分析和挖掘是利用可视化分析技术、数据挖掘算法、数据预测分析技术等。，提取、提炼和分析原始无序数据。简言之，数据分析是对数据信息的客观分析，而数据挖掘是基于人们主观数据价值需求的数据处理和利用。

2大数据技术在通信网络中应用存在的主要问题

2.1信息数据处理很麻烦

在移动通信网络使用大数据分析的过程中，将产生大量的信息数据，这些信息数据庞大，涉及种类繁多，使得数据处理更加困难。另一方面，因为人们的生活水平日益提高，移动通信用户的数量正在增加，目前，中国移动通信网络发展很好，随着人们生活质量的提高，他们对生活的要求越来越高。尤其是对网络通信的要求更为严格。然而，由于用户数量的增加，很多问题是在原有设备不堪重负的情况下逐渐出现的。受这些因素的影响，增加了网络通信数据优化的难度和范围。由于用户群体的广泛性和用户群体之间的需求不统一，处理信息和数据变得越来越困难，当系统收集和处理信息时，无法有效获取相应的有价值信息，这个问题也延长了这些数据的处理时间，导致最终处理结果的老化时间较长，从而削弱了移动通信网络的优化速度。

2.2安全问题

通信网络优化工作、发展过程中的另一个困难是安全。大数据分析的首要工作是分析、处理和存储数据信息。如果大数据分析技术存在安全问题，那么通信网络的运行将受到威胁，安全性和稳定性将难以保证，网络系统将面临瘫痪的可能性。大数据分析的存储工作通常需要通过云存储技术进行。云存储技术真的可以借助云存储海量信息资源，然而，云信息的安全性非常关键。没有安全保障，数据随时会丢失。

3大数据技术在移动通信网络优化中具体应用

3.1挖掘潜在网络优化需求的应用

目前，企业对移动通信网络优化需求的掌握主要基于问题和功能定位，即企业在相关工作中产生某个通信网络功能需求或发现某个网络通信问题时，进行相应的通信网络优化工作。这种优化模式是被动的，容易导致网络长期存在潜在风险。在大数据分析技术中数据挖掘技术的支持下，除了能够找到明显的网络优化需求信息外，网络运行中存在的风险因素甚至风险节点也可以通过数据的深度价值挖掘来发现，从而将事件发生后的网络优化活动提前到事前。整个网络的安全系数明显提高。

3.2通过大数据改善流量活动

通过大数据提高流量活动分析的准确性也可以用于预测移动通信网络中的流量活动。当移动通信运营商投资硬件时，很大程度上取决于流量运行的预测和分析结果。因此，有必要通过大数据分析来提高交通活动的分析和预测精度。在日常工作中，如果流量活动的预测结果比较小，与实际结果的偏差相对较大，会导致流量溢出，大大降低移动运营商后期的利润。恰恰相反，移动运营商会投入过多，造成资源浪费。

3.3完善管理机制

大数据技术包含很多内容。因此，移动通信运营商在利用大数据技术优化移动通信网络的时候，也有很多需要注意的问题，比如存储空间的大小，网络安全性能、网络优化流程等。同时，移动通信运营要正视大数据技术，发现大数据技术的不足并加以纠正。目前大数据平台的管理机制只能保证移动通信网络优化的正常发展，移动运营商应主动完善大数据平台的管理机制。提高移动通信网络的优化效率。

结束语

如今，移动通信网络的应用并不正确和增强，发展越来越快。在这个过程中，最重要的任务之一是优化移动通信网络，这也是发展过程中的必然要求。因此，网络通信的优化对网络通信的发展至关重要。在这个过程中，大数据的应用也是必然趋势。然而，由于申请过程中的一些困难，因此，需要不断探索，及时采取有效措施解决问题，推动大数据技术在网络通信建设中发挥更大作用。

参考文献

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