基于多元回归分析的顾客满意度研究——以移动通信行业为例

移动通信现状及技术发展展望

移动通信现状及技术发展展望信息来源：中国电信业分类：电信通信发布时间：2005 年12月8日目前世界电信业的技术发展进入了新的发展阶段，出现融合、调整、变革的新趋势。尤其是3G、NGN和宽带技术的发展和应用，已经成为今后一段时期的全球发展热点。可以预见，“十一五”期间，我国电信市场规模还将继续稳步扩大，人们对通信的依赖和需求程度也将不断提高。国民经济的稳步持续发展、社会信息化进程的不断推进、用户消费能力的提高，都将进一步刺激电信市场需求的增长。那么，各项通信技术在未来的五年里将会出现怎样的发展态势？《中国电信业》杂志发表中国移动通信集团公司副总工程师真才基的署名文章，对“十一五”期间电信技术的发展走向进行全面深入的分析和预测。真才基全球移动通信发展回顾全球移动通信发展虽然只有短短20年的时间，但它已经创造了人类历史上伟大的奇迹，截至2005年6月份全球移动用户已经达到19亿。目前，在移动通信领域有一些

趋势已经发生或者是正在发生，总结起来有以下的几个趋势和特点：1、移动通信在通信市场中的主体地位进一步加强移动话音业务超过固定，差距逐步拉大，异质竞争明显，主要体现在两个方面：从用户数看，2002年底，全球移动用户数已经超过了固定用户数(中国则是2003年进入这个拐点)。截至2004年5月，近100个国家的移动用户数已经超过固定用户数，这一趋势仍在继续。移动超过固定，实质上反映了人类对移动性和个性化的需求在急剧上升。未来，移动通信将成为人们最主要的通信方式。从收入看，全球移动电话收入已经接近固定电话收入，有可能在2004年或者2005年超过固定电话收入。移动电话的资费与固定电话资费越来越靠近，同时移动通信的“个人化”，使得移动话音对固定话音的分流作用更加凸现。 2、GSM体系依旧占据主导地位近3年来全球GSM的主流地位愈加凸显出来，与CDMA相比，市场优势更加明显。截至2004年年底，全球GSM /WCDMA体系的占75.14%，而CDMA体系在全球移动市场的份额为13.91%，因此GSM/WCDMA用户

大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析

大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析发表时间：2018-09-10T10:14:18.157Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：罗聪 [导读] 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510620 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。因此本文首先分析与探讨大数据分析技术对于移动通信网络优化而言的重要意义，进而就移动通信网络优化过程中的大数据分析技术的有效应用进行分析。关键词：大数据分析；移动通信网络；网络优化前言：网络环境下，移动通信技术的不断发展，进一步拓宽了移动通信网络的覆盖范围，这种情况下，大数据技术的有效应用进一步提高了移动通信网络的应用效果，推动了移动通信网络的不断完善，也使得移动通信网络对于大数据分析技术的应用提出了更多的要求。因此，探讨移动通信网络优化诉求下的大数据分析技术应用就成为必要的了。 1.大数据分析对于移动通信网络优化的影响有数据表明，大数据分析的应用，可以进一步推动移动通信网络的有效优化，但同时也会增加移动通信网络故障的复杂性；可以帮助及时发现移动通信网络中的问题，但同时也导致移动通信网络故障的解决难度进一步提高。在移动通信网络环境下，网络优化的主要目标在于通过对于数据信息的有效收集与分析，减少外界环境下的干扰性因素，减少故障问题的产生，并且进一步实现故障问题的有效排除，进一步保障移动通信网络的安全性。大数据技术的有效应用，为移动通信网络结构的建设提供了更多的可能性。大数据时代下，移动通信网络的建设与应用，使得海量数据信息得以产生与应用，并且在一定程度上成为现代生产生活的重要支撑，进一步提高了社会生产生活的效率与质量，这种情况下，人们对于移动通信网络的安全性与稳定性提出了更高的要求。大数据分析技术的应用进一步提高了移动终端的更新迭代速度，使得移动通信终端应用的更新速度进一步提升，也有效提高了通信网络、移动终端与应用软件的功能性与优质性。在移动通信网络发展的过程中，对于网络的安全性与可靠性的要求不断提升，为此就需要更加充分地运用大数据分析技术。 2.移动通信网络优化中的大数据分析应用路径 2.1采用阶段性应用策略如上文所述，移动通信网络优化过程中，大数据分析技术可以起到很大的推动效果。基于此，为了更好地发挥大数据分析技术在移动通信网络优化中的作用，可以采用阶段性技术应用策略。首先在准备阶段，在移动通信网络优化的过程中，就大数据分析技术的优化目标加以明确，并且根据优化目标合理选择相应的优化工具与优化方法；其次，在测试阶段，需要充分收集与运用相应的数据信息，通过对于数据信息的有效对比与分析，以此为基础开展移动通信网络的驱车测试，更好地明确大数据分析技术的应用效果；再次，在分析阶段，需要通过对于大量数据信息的深入分析，明确故障问题，并提出应对与解决办法；最后，在调整阶段，应当对天线射频与后台参数进行及时有效的优化与调整，在这个过程中，调整后台参数可以确保移动通信系统的有效运行，及时发现错误参数并且加以调整。对于天线射频的有效调整可以进一步提高移动通信网络在区域内的通信质量与效率。因此，在实际的技术应用中，通过对于天线射频与优化参数，来进一步提高移动通信网络通信质量与通信效率，减少故障问题发生的概率[1]。 2.2对数据分析方法加以优化探讨移动通信网络优化中的大数据分析的有效应用，还需要从数据分析方法入手，提高数据信息的收集与分析质量，如果移动通信网络区域客户业务的开展涉及到较多的信息号，需要通过行之有效的重点分析，合理提出相应数据，进一步提高数据分析质量与分析效果，实现移动通信网络在数据提出方面的创新，提高数据信息的分析质量。通过对于数据的侧重化处理与优质分析，可以实现移动通信网络的优化程度得以提升，通过相应的测试内容与测试方式来推动技术的整体性发展。明确数据信息开发的重要性，对于数据信息进行虚拟化的整合处理，通过虚拟化的数据处理方式实现数据扩展，有效实现平台化的多元数据整合，实现多种数据信息的合理整理与存储，实现整体网络构架的优化，提高数据信息应用的整体性与移动性。在测试过程中，通过更加专业的系统目标的构架与优化，制定合理有效的工作方法，在准备工作完成之后，就数据信息进行有效的采集与测试，合理调整数据参数，以此为基础实现数据指标的优化。

(实验2)多元回归分析实验报告

陕西科技大学实验报告课程：数理金融实验日期： 2014 年 5 月 22 日班级：数学112 交报告日期： 2013 年 5 月 23 日姓名：常海琴报告退发：（订正、重做）学号： 201112010101 教师：刘利明实验名称：多元回归分析一、实验预习： 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。二、实验的目的和要求：通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等）软件：Eviews3.1 数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。实验原理：最小二乘法拟合多元线性回归方程数据记录：实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值图1各个量之间的关系

陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等）用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性，无偏特性，有效性。-R =0.9629基本上接近于1，拟合效果较好。

基于SPSS多元线性回归分析的案例

农民收入影响因素的多元回归分析自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。一、回归模型的建立 (1) 数据的收集根据实际的调查分析，我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。即: X财政用于农业的支出的比重， X-乡村从业人员占农村人口的比重， X -2-34 农作物播种面积 y X2 X3 X4 乡村从业人员78年可比财政用于农业农作物播年份占农村人口的价的支出的比重种面积比重 1989 196.76 9.42 49.23 146553.9 1990 220.53 9.98 49.93 148362.3 1991 223.25 10.26 50.92 149585.8 1992 233.19 10.05 51.53 149007.1 1993 265.67 9.49 51.86 147740.7 1994 335.16 9.2 52.12 148240.6 1995 411.29 8.43 52.41 149879.3

1996 460.68 8.82 53.23 152380.6 1997 477.96 8.3 54.93 153969.2 1998 474.02 10.69 55.84 155705.7 1999 466.8 8.23 57.16 156372.8 2000 466.16 7.75 59.33 156299.9 2001 469.8 7.71 60.62 155707.9 2002 468.95 7.17 62.02 154635.5 2003 476.24 7.12 63.72 152415 2004 499.39 9.67 65.64 153552.6 2005 521.2 7.22 67.59 155487.7 (1) 回归模型的构建 Y=ββX+βX+βX+u i1+223344i 二、回归模型的分析 (1) 多重共线性检验 a系数非标准化系数标准系数共线性统计量模型 B 标准误差试用版 t Sig. 容差 VIF 1 (常量) -2983.479 803.141 -3.715 .003 X2 -14.221 15.007 -.141 -.948 .361 .579 1.726 X3 5.201 3.760 .258 1.383 .190 .368 2.717 X4 .021 .006 .614 3.677 .003 .459 2.177 a. 因变量: y 表1 多重共线性是指解释变量之间存在相关关系，判断解释变量之间的多重共线性一般可看方差膨胀因子VIF和容忍度这两个指标，如果解释变量之间存在多重共线性，一般采用逐步剔除VIF最大的解释变量来消除解释变量之间多重共线性的问

大数据在移动通信中的应用探讨

科技创业家理　论　研　究２０１４年０１（下）ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ　ＰＩＯＮＥＥＲＳ１２５科技创业家　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ　ＰＩＯＮＥＥＲＳ１引言随着新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，处理和分析大数据的的需求日益旺盛，兴起了大数据热潮，使得大数据领域飞速发展。反过来，大数据的分析、处理、优化结果又反馈到生产实际当中，进一步改善了生产效率，进而推动新一代信息技术产业的向前发展。根据美国德克萨斯大学对各个行业和大型企业的数据利用率和人均产出率进行的广泛研究得出如下结论：数据分析实用效率每提高１０％，财富１００强中的企业人均产出提高１４．４％，零售行业人均产出分别提高４９％，咨询服务行业人均产出分别提高３９％，传统行业人均产出都可提高２０％以上。由此可见，伴随着我国国民经济的快速发展，急需加强在大数据领域的基础研究和技术发展，促进我国经济又好又快发展。早在２０１０年１０月，国家发改委、工信部就联合发布通知，确定在北京、上海、深圳、杭州、无锡开展云计算服务创新发展试点，明确了国家发展云计算的总体思路和战略布局。在１９８０年美国社会思想家托夫勒的《第三次浪潮》中就预言到，“如果说ＩＢＭ的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章”。２０１１年麦肯锡全球研究院发布研究报告，“大数据”一词首次正式被提出，这份报告讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，认为对大数据的分析与挖掘，会在经济生活中产生巨大效益，从此，全球开始了对大数据的前所未有的关注。近几年来，《Ｎａｔｕｒｅ》和《Ｓｃｉｅｎｃｅ》等国际顶级学术刊物相继出版专刊探讨大数据的研究，报道人类已迈进ＰＢ（１０１５）规模的大数据时代，并从互联网技术、环境科学、生物医药等方面介绍了大数据所带来的技术挑战。同时，２０１２年美国政府宣布启动“大数据计划”，包括ＮＳＦ、ＮＩＨ、ＤｏＥ、ＵＳＧＳ等六家美国联邦机构将首期资助２亿多美元用于大数据相关研究及工具和技术的研发，这是继１９９３年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，美国政府认为大数据是“未来的新石油”，把大数据研究上升为国家发展战略。当今全球的数据量已达到ＺＢ（１０２１）级，数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，但是人类对这些数据的利用率却很低。学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生了浓厚的兴趣。我国也高度重视大数据技术的产业发展，特别是近期，中国研制的天河二号超级计算机系统，成为全球最快的超级计算机，计算速度达到每秒３．３９ⅹ１０１６次双精度浮点运算，进一步加强了我国大数据科学研究的基础设施，为促进大数据应用开发奠定基础，为我国在大数据领域掌握了竞争主动权。大型ＩＴ跨国企业成为发展大数据处理技术的主要推动者，如ＩＢＭ、Ｏｒｅｃａｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ等企业，均已发布了应对大数据的挑战的相关解决方案。特别是ＩＢＭ公司，早在２００５年就提出了智慧地球的概念，阐释了不仅能从大数据的分析中获取洞察力，更能将这些洞察力转化为强有力的行动。通过查找、可视化和了解所有大数据可以改进决策制定过程；通过分析各种各样的机器数据和运营数据，以获得更好的业绩；通过整合其他内部和外部信息扩展现有的客户视图；通过整合大数据和数据仓库，提高操作效率；通过实时监控网络安全，检测欺诈，降低风险。ＩＢＭ将数据分析作为其大数据战略的核心，其海量数据分析平台ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅＢｉｇＩｎｓｉｇｈｔｓ等相关产品经过了一系列创新，可以更好地支持大数据处理。全球最大的社交网站Ｆａｃｅｂｏｏｋ，利用社交网络收集了海量用户行为和网络群组关系数据，将这些海量数据利用用户行为分析系统分析出海量用户的行为习惯，定向对不同用户群组发布针对性的广告，获得了巨额收益。大型数据库软件开发公司Ｏｒａｃｌｅ，在现有的数据库产品中引入数据挖掘和分析技术，再配合其大型的云计算中心，组成大数据系统解决方案。２大数据应用实施关键技术大数据技术涉及计算机、应用数学等几乎所有的学科领域。大数据关键技术不仅包括数据存储与分析技术等核心技术，也包括数据处理、数据管理、数据呈现等重要技术。近年来掀起的云计算热潮，已经应用于社会生产的各个方面。数据存储方面，亚马逊公司是先行者，它的Ｓ３云服务已经成为了云存储的业界标准。无论在用户使用、商业模式、所提供服务的便捷性和规模增长，亚马逊公司都为这些领域提供了经典范例。还有围绕ＮｏＳＱＬ的新技术和模式，１０ｇｅｎ的ＭｏｎｇｏＤＢ，ＤａｔａＳｔａｘ的Ｈａｄｏｏｐ构建方案Ｃａｓｓａｎｄｒａ，ＮｏＳＱＬ数据库技术提供商Ｃｏｕｃｈｂａｓｅ等等。数据处理方面，Ｈａｄｏｏｐ公司的ＧｏｏｇｌｅＭａｐＲｅｄｕｃｅ的大数据分布式处理架构是大数据生态系统的主角，许多的商业和产品的创新也围绕这个架构产生。如由雅虎分拆的ＨｏｒｔｏｎＷｏｒｋｓ，有Ｈａｄｏｏｐ创始人ＤｏｕｇＣｕｔｔｉｎｇ坐镇的Ｃｌｏｕｄｅｒａ，提升Ｈａｄｏｏｐ速度的ＭａｐＲ等。数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术，涉及关联规则挖掘、集成学习、遗传算法、神经网络、优化、模式识别、预测模型、回归、统计、时间序列分析、关联规则学习、聚类分析等。数据挖掘技术，是指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，它是一组结合数据库管理的统计和机器学习方法从大数据集提取模式的技术。机器学习技术，是使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。大数据技术是一系列技术的集合，任何单一的软件产品都无法完全解决大数据问题，需要一整套全面的解决方案。需要各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件，并通过各种网络传递给各种使用者。３信息通信业大数据发展现状３．１信息通信业数据业务特征与需求分析巨大的用户基数。电信业务已经成为人们生活中的必需品，用户数量非常巨大，整体市场饱和程度逐步提高。截至２０１３年６月底，我国网民数量达到５．９１亿，手机网民规模达４．６４亿，网民中使用手机上网的人群占比提升至７８．５％。拥有数据资源。随着３Ｇ的普及，无线上网和智能手机得到了高速发展，手机上网流量迅速增长，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。电信运营商通过部署相应数据挖掘的技术可以获得几种数据类型。一是人用户入网登记数据，主要包括在登记时提交的个人姓名、性别等数据、手机号码、ＩＥＭＩ、状态码等数据。二是计费系统记录的数据，主要包括用户的套餐选择数据、资费数据、消费历史等。三是以用户位置数大数据在移动通信中的应用探讨谢华（联通通信建设有限公司上海分公司上海２０００５０）摘　要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。本文首先对目前主要的大数据分析方法、技术和应用进行了分析；进而对移动通信业大数据分析的前景进行展望；最后阐述了我们在移动通信业大数据应用方面的几点建议。关键字：大数据移动通信数据分析作者简介：谢华（１９７７—），男，山西朔州人，大学本科，联通通信建设有限责任公司，工程师，主要从事通信网络建设工作。

中国移动通信行业的发展状况

《营销管理》课程报告中国移动通信公司与中国联合通信公司营销比较分析报告前言本文通过对自近年来中国移动通信运营行业的市场发展、变化，对两家主要的移动运营商——中国移动通信公司和中国联合通信公司进行了SWOT分析，并在此基础上探讨了两公司的产品定位、定价情况、分销渠道和促销手段等营销策略，并结合《营销管理》课程所学内容对两公司各自的用户特征和市场细分情况进行了分析。关键词：中国移动、中国联通、移动通信、营销策略、用户特征分析

目录一、移动通信行业分析 (1) （一）移动通信行业发展概况与趋势 (1) （二）国际市场概况 (3) （三）国内市场概况 (3) 二、中国移动与中国联通的背景介绍及SWOT分析 (6) （一）中国移动通信公司介绍 (6) （二）中国联合通信公司介绍 (8) （三）两公司的SWOT分析及总体水平分析对比 (9) 三、两公司目前的营销策略 (15) （一）产品定位 (15) （二）定价情况 (17) （三）分销渠道 (20) （四）促销手段 (21) 四、两公司目前的移动通信用户特征比较 (22) （一）用户基本特征比较 (22) （三）品牌认知度比较 (25) （四）用户满意度比较 (26)

（五）目标用户群描述 (27) 五、中国移动通信公司的用户分析 (28) （一）消费者偏好分析 (29) （二）消费者行为分析 (31) 六、参考文献 (35)

中国移动通信公司与中国联合通信公司营销比较分析报告一、移动通信行业分析（一）移动通信行业发展概况与趋势 2000年的中国移动通信市场可谓红红火火。1至8月份，全国移动电话新增用户1989．7万户，移动电话用户总数达到6319．2万户，移动用户普及率达4.7％。截止2000年年底，全国移动电话用户数达到8526万户，当年新增用户4197万户，全国用户普及率为 6.7%。中国移动用户规模和网络规模已跃居世界第二，仅次于美国。预付费业务成为新亮点随着今年我国移动市场竞争格局的初步形成，我国移动运营商的竞争也日趋激烈。在激烈的竞争中，新技术已经成为移动通信发展的驱动力，在这个驱动力下，今年移动通信市场的业务层面呈现出一派繁荣景象。特别是基于智能网技术的预付费业务成为新的亮点。今年年初以来，基于智能网的预付费业务呈现出强劲的发展势头，不仅使这一针对低端用户的业务成为移动市场上的新亮

移动通信技术的发展现状分析_柴远波

第28卷第6期 2009年12月Vol .28No .6Dec .200960　Journal of Sh andon g University of Scie nce and Tech nolo gy Nat ural Science 移动通信技术的发展现状分析柴远波,戚建平 (解放军信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002) 摘　要:当前,移动通信的技术特点体现为传输宽带化、业务多样化、体制并存化和网络泛在化。分析了宽带无线移动技术的现状及其发展,讨论了3G 技术的后续演进L T E 及A IE 的主要特点和宽带无线移动接入技术W L A N 、 WiM AX 及M cWiL L 的发展趋势;比较了宽带无线移动技术与接入技术,指出二者之间的互补关系;最后,讨论了商业运营的技术演进路线,给出了多种无线移动技术的比较和演进关系,分析讨论了网络融合、技术融合以及接入综合技术,指出移动通信技术、无线接入技术与固定的宽带接入在技术上的融合是通信技术发展的必然。关键词:移动通信;宽带无线接入;演进;网络融合中图分类号:T N929.5 文献标志码:A 文章编号:1672-3767(2009)06-0060-05 On C urrent Developments of Mobile Communication Technologies C HAI Yuan -bo ,QI Jian -ping (Co lleg e of Info rmatio n Engineering ,PL A Info rmation Enginee ring U niversity ,Z hengzhou ,Hena n 450002,China ) A bstract :T his paper analy zed the technical dev elo pments o f the ex isting mobile communicatio ns ,whose technical fea tur es a re represented by the br oadband tr ansmissio n ,serv ice versatility ,multi -sy stem coe xistence and the v ast e xpansio n o f the netwo rks .It presented an analy sis o f the curre nt status and the developments of the broadband wireless and mobile technolog ies and de scribed its main features of the subsequent ev olution of LT E and A IE in 3G technologies .In addition ,the paper explored the deve lopment trends in the bro adband wirele ss and mo bile access technologies ,such as W LA N ,WiM AX a nd M cW iLL and co mpar ed the w ireless mobile techno lo gie s with access technologies .Fina lly ,it discussed the technolog ical ev olution roadmap for co mmercial operato rs ,came up with the co mpa rison o f wirele ss and mo bile technolog ies and evo lutio n relatio nships and ,analyzed the conve rgence of the net - w o rks ,the re lated techno lo gie s and the acce ss technologies .T he pape r points out that the co nv erg ence of the mobile co mmunication technologies ,the access technologies and the w ire line broadband access technologies is an irrev ersi - ble developme nt t rend . Key words :mo bile communicatio n ;broad -band wireless access ;ev olution ;conver gence o f the netw or ks 收稿日期:2009-04-14 基金项目:河南省杰出青年科学基金项目(074100510023)作者简介:柴远波(1965—),男,浙江江山人,教授,博士,主要从事移动与无线通信技术研究. 2009年1月7日,中华人民共和国工业和信息化部正式向中国移动、中国联通和中国电信三家运营商分别发放了TD -SCDMA 、WCDMA 和CDMA2000的3G 牌照,至此,国内3G 市场全面商用的大门终于开启。移动通信技术于20世纪80年代开始商用,以传输语音信号为主,到了2002年,全球的移动用户已经超过固定电话用户,移动通信成为用户最大、使用最广泛的通信手段。此后,移动数据业务发展迅速,以无所不在和个人化服务为特征的移动通信已渗透到人们生活、工作、学习和娱乐的方方面面。无线移动通信产业凭借其强大的渗透性和带动性,成为带动国民经济其它产业形成和发展的先导产业。我国中长期科技发展规划已将“新一代宽带无线通信系统研究”正式列为十六个重点发展专项之一,无线通信技术正在向着宽带移动通信和宽带无线接入两个方向并行发展[1]。 1　无线移动通信技术发展趋势无线移动通信技术的发展将促使移动通信与互联网在更高层次上结合与发展,代表信息技术宽带化、移DOI :10.16452/j .cn ki .sd kjzk .2009.06.016

大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究叶国梁

大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究叶国樑摘要：大数据信息管理系统与操作模式，随着社会生产工作需求，早已应用于社会各行各业工作管理体系中。而移动通信作为人们日常交流工作的重要途径，在许多时候由于庞大的人口基数，以传统的信息处理系统，难以保障移动通信工作的正常运转。另外移动通信管理工作中，繁多的管理工作，整理客户资料一直也是运营商管理工作难题之一。利用大数据管理系统整合客户数据，以及提高通信管理工作。对于提升移动通信中的通信质量具有明显效果，有助于帮助运营商处理工作内容，管理通信数据。关键词：大数据；移动通信；实际应用引言我国已经进入移动通信高峰时期，移动通信业从2G发展到4G。移动通信已经极大地改变了现代人的生活，我们在关注移动通信发展的同时，也要求其提供优质的服务，关注移动通信质量问题。大数据时期，移动通信故障解决办法增多，但同时，移动通信业面临着更大的冲击，如何正确发挥大数据在移动通信网络中的作用，是现阶段通信运营商的主要任务。 1 大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.1数据问题目前大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的问题之一，就是数据量过大的问题。在移动通信网络的发展过程中，随着用户数量的增加、网络范围的增大，移动通信网络产生的数据量也在大幅度的增加。根据相关调查研究发现，全球数据总量正以每两年翻一番的速度高速增长。与此同时，移动通信网络产生的数据量也不容易忽视，这就加大了从巨量数据中提取有用信息的难度，成为当前优化移动通信网络工作的重要障碍之一。 1.2资金问题现下大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的另外一个问题，是资金缺乏的问题。基于大数据分析实现移动通信网络的优化，不是一蹴而就的，它需要经历一个复杂的系统数据分析过程。具体实施过程中，难免会因为不同地区的数据结构差异等问题综合考虑，使移动通信网络的建设成本加大，从而造成资金缺乏的问题。如果没有足够的资金支持，实现移动通信网络的优化则无从谈起。 1.3安全问题当前在优化移动通信网络过程中，大数据技术同样面临着安全问题。大数据分析势必要对数据进行处理、分析和存储，如果大数据技术出现安全漏洞，那么直接会对移动通信网络造成不同程度的影响，甚至导致网络局部瘫痪。在大数据分析中，主要通过云储存技术进行存储。尽管云储存技术可以实现巨量数据的云端储存，但是云端数据的信息安全难得到有效保证，数据丢失的风险依旧存在。 2 大数据分析在移动通信网络优化中的应用要点 2.1大数据时期的分布式文件系统技术大数据时代使移动通信网络分布系统存储、分析能力得以提高。目前，先进的分布式文件系统、如Hadoop系统已经开始应用并取得了很好的效果。HDFS的采用主从结构，具有强大的功能。该集群由NameNode和Client客户端构成。其中，NameNode是移动通信网络的管理者，负责对数据进行整理和管理。大数据时期，数据的存储与分析十分重要，海量的数据只有通过分析才能判断有效与否。NameNode实现了移动通信网数据的本地存储、整理和发送，从而保证了接收端

多元回归分析报告matlab

回归分析MATLAB 工具箱一、多元线性回归多元线性回归：p p x x y βββ+++=...110 1、确定回归系数的点估计值：命令为：b=regress(Y, X ) ①b 表示???? ?? ????????=p b βββ?...??10 ②Y 表示????????????=n Y Y Y Y (2) 1 ③X 表示? ?? ???????? ?? ?=np n n p p x x x x x x x x x X ...1............ (1) (12) 1 2222111211 2、求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型：命令为：[b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) ①bint 表示回归系数的区间估计. ②r 表示残差. ③rint 表示置信区间. ④stats 表示用于检验回归模型的统计量,有三个数值：相关系数r 2 、F 值、与F 对应的概率p. 说明：相关系数2 r 越接近1,说明回归方程越显著；)1,(1-->-k n k F F α时拒绝0H ,F 越大,说明回归方程越显著；与F 对应的概率p α<时拒绝H 0,回归模型成立. ⑤alpha 表示显著性水平(缺省时为0.05) 3、画出残差及其置信区间. 命令为：rcoplot(r,rint) 例1.如下程序. 解：(1)输入数据. x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]'; X=[ones(16,1) x]; Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]'; (2)回归分析及检验. [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) b,bint,stats 得结果：b = bint =

大数据在移动通信网络优化中的应用研究

大数据在移动通信网络优化中的应用研究摘要：随着信息技术的不断发展、移动通信网络的不断完善，数据呈现不断上涨的趋势，移动通信网络用户受着大数据的影响，大数据的时代全面发展，通过对大数据的处理为移动通信网络用户提供了更加便捷的生活方式，提高了更多移动通信网络用户的工作效率。本文对移动通信网络及大数据进行了详细的分析。关键词：移动通信网络；大数据；思考 1.数据概念大数据的核心就是在浩瀚的数据模型中找到有价值的信息及获取有意义的线索，是一种较为常见的名词。大数据指的是在一定的时间范围内采用较为常见的软件工具进行捕捉、管理及处理的数据集合，需要新型处理模式才能具备更加强大的决策力、洞察力及流程优化能力的海量、高增长率及多样化的信息资产。 2.大数据的特点大数据在信息技术领域具有价值量大、规模庞大、种类繁多及时效性高等特点，具体分析如下： 1）价值量大：大数据具有一定的价值及意义，数据的总规模、总数量的大小与数据的价值量大小及价值密度高低呈现一个负相关关系发展，在移动通信网络信息世界的视频中，时间越长的网络视频在经过持续有效的监控后，有价值的数据越少。 2）规模较为庞大：整个数据存储中心能达到1.8万亿内存的信息数据，各行业之间的数据会根据时间的推移与前进进行一定速度的增长，增长速度大概为55%左右，在现实工作过程中存在着成千上万的数据采集传感器被安装在各种设备中[4]，在移动通信网络大数据的环境下，不仅大程度地方便了人们的学习与生活，还给人们的工作带来了一定的时效性及便利性。人们在网上购物、搜索及聊天等为大数据的规模进一步更新。 3）种类繁多：大数据中的数据能划分为半结构化数据、非结构化数据及结构化数据等部分及种类，结构化数据表现为极易进行存储及传输的文本数据、而非结构化数据表现为视频、图片、音频及地理信息这类数据，非结构化数据的规模较大，且非结构化数据的类型、数量及规模还在不断的发展与壮大。 4）时效性较高：大数据具有较高的时效性，要想将数据的高价值量进行确保，应将其处理速度进行进一步提升，这样才能确保大数据发挥更大的价值及意义。 3.大数据分析技术对移动通信网络优化的影响大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的，一方面大数据分析技术可以有效解决数据量的问题，对数据进行很好的归类和分析，而另一方面，加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析，达到排除故障、提升用户使用感知的目的。大数据时代的到来，使人们可以更加自由的使用网络，这对移动通信网络的技术、承载力有着更高的要求，移动通信技术经历了从2G到4G的发展历程，目前正在进行5G通信技术的研究，移动用户在使用通信业务时，天气、地区等因素都会对通信质量造成影响，因此，在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的革新，合理使用大数据分析技术，可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。 4.当前运用大数据技术所面临的问题 4.1移动通信网络数据过于庞大在移动通信网络使用的过程中，由于现在的覆盖范围越来越广，使得用户不

中国移动通信市场现状分析

中国移动通信市场现状分析移动通信差不多成为通信领域中最活跃得力量,它得增长速度已远远超过固定通信.截止到1999年底,全球移动电话用户已超过45亿.我国作为世界最大得潜在移动通信国家,当年用户规模为4324万,仅次于美国和日本,位居全球第三.新世纪,我国移动通信将持续高速进展,到2000年6月,我国移动用户已达6000万,今年有望成为全球第二大移动通信国家.我国移动通信乃至整个通信事业得进展,得益于通信产业适度超前于国民经济得宏观决策,也得益于我国经济持续、稳定、高速地进展,还得益于信息产业政策得扶持和引导.移动通信运营业和制造业得协同进展,使我国移动通信产业呈现出勃勃生机得局面. 一、我国移动通信运营市场现状分析 1进展状况近十年来,我国移动通信网络规模和用户规模得到高速进展.截止到2000年6月,gsm网规模达到8297万门,移动电话用户接近6000万,移动电话普及率超过46％,移动通信网将在本年内进展成为全球第二大网. 2市场竞争格局我国移动通信运营市场竞争日益激烈,随着中国移动通信集团公司得挂牌成立,该运营市场形成了以中国移动通信集团公司和中国联通为主体得竞争新格局. （1）中国移动和中国联通得竞争自1994年成立以来,中国联通得到了政府和信息产业部得大力扶持和政策倾歪,其竞争实力逐步提高,作为我国目前唯—一家综合业务提供商,中国联通得业务进展重点仍是移动通信,并获得了cdma经营许可证. 中国移动已退出与长城电信网得合作,长城电信网独立运作.据预测,长城cdma网也将并入中国联通,如此中国联通得综合实力将得到进一步增强.中国联通已构成对中国移动得强劲竞争.两者得实力差距将进一步缩小,截止到2000年6月. （2）移动电话和固定电话之间得相互渗透和相互竞争

多元线性回归实例分析报告

SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析！(一）多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方程矩阵形式为：其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样）1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2：无偏性假设，即指：期望值为0 3：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。今天跟大家一起讨论一下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示：

点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面：

将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内，将“车长，车宽，耗油率，车净重等10 个自变量拖入自变量框内，如上图所示，在“方法”旁边，选择“逐步”，当然，你也可以选择其它的方式，如果你选择“进入”默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果：（所有的自变量，都会强行进入）如果你选择“逐步”这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，

大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用

大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用发表时间：2020-04-08T09:13:09.223Z 来源：《基层建设》2019年第31期作者：王磊 [导读] 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。长庆油田分公司第一采气厂陕西西安 710016 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。在现代化社会的发展中，大数据分析技术在优化移动通信网络中发挥着重要作用，人民群众对网络通信技术提出了更加严格的要求，大家越来越认识到移动通信网络优化的重要性，文章主要研究了大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用，希望能够有效地处理移动通信网络中的各项数据，实现优化目标。关键词：大数据技术；移动通信网络；优化；应用大数据技术一种基于当下这种信息化的时代背景而衍生出的一种能可同时处理海量信息的新型技术。该技术不仅能从繁多的数据流中之中精准采取到使用者所欲获取的信息，且能借由各种方式与途径来对信息予以灵活处理。因此，若我国通信体系亦能基于大数据技术的支撑来灵活处理各项数据，则势必能为我国通信体系的改革起到良好的推动作用。 1大数据技术和移动通信网络的相关分析 1.1大数据技术在科学技术的快速发展中，大数据技术应运而生，而相关权威领域无法对大数据技术的内涵进行正确解释，导致社会各个领域对大数据技术的认识出现了很多偏差。从整体的角度进行分析，大数据技术指的是利用相关技术，有效地处理海量数据，以此为基础深度挖掘、处理并分析这些数据，实现各项资源的充分利用。在大数据技术水平不断提升的大背景下，大数据技术在社会和生产过程中得到了广泛应用，逐渐发展成影响世界发展的重要技术之一，与传统技术相比，这项具有很多优势，在各个领域中的应用为企业高层决策工作提供了支持。 1.2移动通信网络移动通信网络是一种优质的传输介质，其应用能够实现客户和客户之间的通信、客户和服务器之间的通信，在实际通信过程中需要强大的专业技术作为支持。在社会的全面发展过程中，社会生产和生活对移动通信质量、网络运行效果提出了更加严格的要求。为了有效地提升为网络运行质量，相关部门需要深入分析网络运行过程中的各项问题，及时地优化移动通信网络，还可以引进大数据技术，实现网络优化的预期目标，大数据技术在网络通信优化中的应用取得了很好的效果，但也在一定程度上影响着网络通信的发展。 2移动通信网络优化中大数据应用问题第一，网络系统复杂且巨大，给实际的管理造成很大的困难。目前我国移动通信网络包含有各种类型的网络架构，客户群体的数量也是非常庞大，持续不断的有新通信基站在建设，在如此背景下难以全面控制各个方面的数据信息。第二，网络应用有延迟，使得网络优化不及时。网络的维护管理不仅需大量的资金，同时也要确保工期的按时完成，这样才能保证新优化基站的正常投入使用，然而，部分区域4G网络建设不全面、相对落后，会导致通信网络结构的不一致，使得这些区域的通信网络不能很好的和其它平台进行兼容。 3大数据技术在移动通信网络优化中的应用大数据技术在移动通信网络优化中的应用具体体现在以下方面：第一，准备阶段。在大数据优化准备过程中，相关人员需要明确优化数据目标，准备相关数据和资料；第二，测试阶段。在大数据优化测试过程中，相关人员需要收集相应的数据和信息，以此为基础进行DT/CQT测试，这些工作需要在完成准备工作后实施；第三，优化分析阶段。在大数据优化分析过程中，相关人员需要优化分析各项数据和问题，如信号覆盖问题、信息切换问题等，并实施相应的解决对策，顺利完成分析任务；第四，优化调整阶段。在大数据优化调整过程中，相关人员主要对天线射频和后台参数进行优化和调整，天线射频调整的主要目的是提升网络覆盖区域的通信质量，后台参数调整的主要目的是确保移动通信工作的顺利实施，及时地发现并调整各项错误参数，减少移动通信网络中的故障，实现移动通信网络的快速发展。 4基于大数据的移动通信网络优化措施研究 4.1获得数据信息我国通信体系因包含众多的使用基数，故即便仅是过去一小段时间，亦将产生极其庞大的数据流。倘若通信企业始终以最纯铜的方式来获取并处理这些信息，势必将因处理效率低下而阻碍企业的有效发展。因此，各通信企业也更需对大数据技术的合理运用给与高度重视，继而在借助大数据技术来搜集并整理庞大的数据流同时还应将其融入到投资方面，以此既能为通信企业投资工资开展提供准确的数据支撑，且投资过程所需的人力、物力及财力亦将得到有效降低。 4.2充分利用存储功能通信网络与大数据之间结合的一大隐忧在于数据的存储方面，所以为了优化通信网络，便需要对大数据技术的存储功能进行深入研究。基于网络用户不仅每天均在发生变化，且因此而产生的海量数据亦需面临管理和保存问题。故积极借助大数据技术的存储功能，将能利用虚拟化的存储功能来对现实中的存储问题予以合理转化，以此将不同机构的数据正和到同一个信息平台之上。这样不仅方便对数据的统一管理，且数据的动态变化容量亦将大幅减少，这将为数据存储节省更多能源，继而降低数据管理成本。 4.3灵活利用大数据分析技术针对通信网络的优化过程，相关人员亦需做到对大数据分析技术的灵活使用。至于技术人员能可进行的主要工作则包括对大数据技术的简单优化与测试。而到了全面优化阶段，技术人员便需深入分析信号覆盖、切换等问题。继而积极针对大数据技术的实际运用状况来提出合理化的改进策略，以此方能为各项业务的开展质量提供有力保障。 4.4大数据技术在提高网络分析性能中的应用移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具；在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部