大数据分析在移动通信网络优化中的应用

郭天科

(中通服咨询设计研究院有限公司,江苏 南京 210019)

0 引言

大数据分析以网络为载体,使用数据库、Web 页面等技术,通过对海量的信息进行挖掘和整合,对其中有意义的内容展开有效的加工与表达。 大数据包括大量复杂而又抽象的数据集,规模庞大且具有价值性。 同时,在移动通信领域里,大数据库就是指将各种类型信息存储于相应格式或者是应用软件里形成的一种网络模型和工具库。 它对非结构化和数量巨大的信息进行全面收集、整合,并通过对大数据的整合与分析,预测未来用户在使用移动通信网络过程中可能出现的问题,基于此将大量复杂且具有潜在价值或有意义的资源集中起来加以利用。 目前,主要应用的是将聚类技术与模式识别技术相结合的方式来构建模型分析系统,同时大数据分析作为一种新型研究方式被广泛应用于各种领域:如智能机器人在疾病控制、医疗诊断等方面的应用,为成千上万的人提供了便利和帮助。

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

大数据分析是指对大量的非结构化、半自动化以及有价值信息进行处理和分类,通过统计方法来获取海量复杂系统中所蕴含的有用信息,并将其转化为可直接使用或间接利用的模型。 在移动通信网络优化过程当中,人们要做的是大量收集整理原始数据,受传统技术条件的限制,无法将收集到的海量信息加以科学化的整合,继而获得准确可靠的量化指标。 因此,需要对大量不具备分析功能的工具进行有效处理,引进先进信息技术,对建立模型等工作中存在的实际问题加以研究和解决。 大数据分析是基于移动通信网络的信息存储、处理和计算等,在移动通信业务中,对大量数据进行收集,并利用相应的软件来实现用户之间资源共享以及维护客户与运营商间的合作关系[1]。

1.2 大数据分析的核心技术

在大数据分析中,其核心是通过对海量信息进行处理和分类,将其转化为有价值的有效形式,而移动通信网络优化系统可以利用这些信息来实现用户之间的交流与沟通,其核心技术主要是分布式文件系统(WebServer)、分布式数据库系统(SBA/ILOFTOSE)。其中,传统媒体是以大容量为基础的信息传播方式和信息处理手段为主要特点,而移动通信则采用了基于网络中高速的数据传输模式,目的是更好地提高移动通信系统的传输效率,降低企业内部运营成本。 人们可以通过建立一个完整、准确和高效特征的信息处理机制来实现对用户需求的有效分析,并提供更加精准的服务。 利用大数据挖掘技术将其与传统计算机相结合,以达到更精确定位目标客户的目的。 此外,还应该运用大数据分析方法实现网络优化,将网络资源配置到不同的业务流程,帮助企业掌握市场发展动向,为企业带来更为可观的效益。

2 当前移动通信网络优化过程中存在的问题

2.1 缺乏数据挖掘的能力

移动通信网络优化的目的是实现用户和服务端之间的信息共享,提高信息传输效率,降低生产成本,提升客户体验。 大数据分析是一项十分复杂、庞大而又细致的工作。 在移动通信网络优化过程中,应对用户行为展开研究,须从大量信息中找出具有代表性、有价值性以及可操作性的信息。 然而,我国大部分企业并没有建立完整的数据库来支持这些资料的存储和查询。 移动通信业务流程管理方面缺乏相应系统的技术支撑。 对于大数据分析而言,缺少数据挖掘能力是当前急需解决的问题之一。 没有建立一个完善的数据分析数据库,导致大数据分析存在漏洞,无法为用户提供更好的服务、产品与功能。

2.2 大数据分析不成熟

移动通信网络优化需要对大数据进行整合分析。然而,目前的大数据分析技术还不够成熟。 当前,社会环境变化较大且具有一定复杂性,导致很多问题不能得到及时处理甚至无法解决。 因此,如何更好地实现有效的移动通信网络优化效果有待进一步探讨研究。当前,无线网中存在着宽带传输量不足、带宽分布不均以及宽带质量低等问题。 终端接入能力较弱和设备容量小等一系列问题限制了其发展速度。 用户端性能较差等相关因素导致数据流量波动较大,影响通信效率。一些终端接入点没有进行合理规划,使得网络资源利用率不高、资源浪费情况严重。

3 大数据驱动5G 网络与服务优化

3.1 大数据驱动5G 网络的效果

数据分析的主要目的是及时、全面和系统地了解移动通信网络优化中所产生的问题,并提出相应解决对策。 人们通过5G 无线网络的应用可以在实际生活中可以发现一些潜在的影响因素,比如:用户是否有免费发送邮件或接收信息的情况;手机是否能够正常运行。 技术人员基于大数据分析技术做出应对措施,来降低风险发生概率以及减少损失。 因此,在移动通信优化过程中,对数据资源的有效利用,可以帮助用户认识到其应用价值,提升用户体验。 移动通信系统需要针对不同类型客户群体制定相应的业务流程,提升企业服务质量[2]。

3.2 移动通信网络优化的作用

在大数据分析下,移动通信网络优化中的业务流程和服务模式是影响用户满意度以及企业效益的重要因素。 人们通过对客户进行细分后可以更加精准地制定营销策略。 在传统通信环境下,移动通信设备具有一定的缺陷,无法满足人们日常需求。 随着5G 时代的到来及信息技术发展进程加快,手机终端数量激增且不断更新换代,因此需要更多新类型产品来支撑移动网络流量和提高服务质量,只有这样才能更好地适应市场变化。 移动通信网络优化的结果能够有效地促进大数据分析在电信应用中发挥作用。 例如:基于用户特征信息,通过对用户行为、使用习惯等方面进行研究和分析以及通过收集大量的手机通话记录以及其他相关信息来发现客户需求是大数据时代最为常用的方式,利用数据挖掘技术可以从多角度获取更有价值且用户感兴趣的内容,并将其转化为文本或数字媒体文件。

4 移动通信网络优化中大数据分析的应用策略

4.1 基于大数据分析,结合相关理论进行实际应用

移动通信网络的优化需要充分利用大数据分析技术,并结合相关理论进行实际应用。 首先,企业可以通过对当前用户群以及其他客户信息的收集与整理,将数据作为移动互联网络发展方向的重要参考内容。 其次,根据不同类型、不同性格群体制定对应的策略方案,以促进企业更好地发展和进步。 在此过程中,要注重对网络资源的有效整合,优化网络资源配置工作,从而实现大数据分析背景下通信行业在实际应用中存在问题的对策研究。 最后,在大数据分析的过程中,要对大量的信息进行有效利用,以保证发挥最大效用。 因此,企业必须将海量非结构化数据和文本、半结构性非可分文件等作为基础内容,同时也可以运用云计算技术来处理这些不确定因素所导致的价值变化问题。 企业通过大数据库技术建立优化移动通信网络体系后,需要对大量的原始信息进行分析与整合以确保能够有效利用这些资源并实现高效发展的目标。

4.2 大数据的应用策略,优化网络资源

在移动通信网络中,大数据分析是一个非常重要的应用。 它不仅能够对用户信息进行收集、整合和分析,还可以通过大数据挖掘技术,发现并处理海量非结构化数据。 开发人员建立模型,花时间寻找有效的检索关键字或者关键词,找到目标对象和关键词之间存在的关联性。 在对网络中各个媒体资源进行统计时,开发人员往往会忽略一些能够影响搜索效率和结果准确度的信息内容。 因此,在移动通信网络优化中,大数据分析的应用策略对于移动互联网来说非常重要,需要对当前我国现有手机用户进行调查和研究,根据调查结果制定出相应措施。 结合不同地区、人群以及环境等因素,开发人员合理选择处理方法,并将优化网络资源作为重点工作内容。 整合与分析大数据,有效挖掘数据,实现价值最大化的目标。 开发人员须有效处理移动通信网络数据,从而促进移动通信网络的优化,加强大数据储存功能的应用;完善大数据技术安全管理机制。

4.3 建立相应数据库,提高数据挖掘能力

在移动通信网络优化中,大数据分析技术是一个关键的支撑工具。 它能够对移动通信设备进行有效的监测和管理。 开发人员需要将所有的信息收集起来并通过特定形式及时上传服务器,建立相应数据库系统,辅助整个数据处理过程,实现高效化数据处理。 利用大容量存储介质对海量信息资源进行合理分类、储存以及应用等操作,从而提高网络安全防范能力及实际工作效率。

在大数据分析过程中,人们可以通过对大量信息进行整合,利用这些有效的数据,将其分类处理。 例如:移动通信网络的建设首先要保证传输线路和信号质量;其次,确保移动设备能够正常运行;再次,传输过程中要确保不会出现断网等问题;最后,从源头上减少干扰因素等一系列措施,提高大数据分析价值在使用方法与技术方面的效用。 在对信息收集、筛选以及过滤时,人们同样可以通过这些有效方式进行优化处理[3]。

5 结语

移动通信网络是大数据分析的产物,它对社会发展和人类生活具有重要意义。 当前,人们已经进入了信息时代,随着互联网技术的不断提高以及人们需求水平日益提升,移动通信网络成为庞大且复杂、极具价值的信息产业链条中不可或缺的组成部分。 然而,有效利用这些巨大且有价值的资源,需要相关部门与行业相互配合。 这一过程要求移动通信网络优化管理和服务工作跟上发展步伐,从业人员采取基于移动通信网络优化大数据分析的应用策略。 人们在大数据分析中使用了大量的信息,筛选出有用信息,通过对这些资源和内容进行有效挖掘之后,能够更好地了解用户对于各类产品价值的认知。