大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析
人工智能视角下5G无线网规划和优化
人工智能视角下5G无线网规划和优化随着科技的不断发展和人工智能技术的日益成熟，5G无线网规划和优化也进入了人工智能视角下的新阶段。
人工智能技术的应用为5G网络的规划和优化提供了更加智能化、高效化的解决方案，使得5G网络能够更好地适应复杂的环境和多变的需求。
本文将从人工智能技术在5G网络规划和优化中的应用角度进行探讨，分析人工智能对5G网络规划和优化的影响，并展望未来人工智能在5G网络中的发展前景。
一、人工智能在5G网络规划中的应用5G网络规划是指在规定的区域内，根据需求和条件，设计5G网络的布局和参数设置，以满足用户的通信需求。
人工智能技术在5G网络规划中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 基站选址优化人工智能可以通过对大量的数据进行深度学习和分析，找出最佳的基站选址方案。
它能够从历史数据中学习出用户的活动规律和通信需求，结合地理信息系统数据和人口分布情况，为5G基站选址提供更加科学的依据，以实现网络覆盖的最优化。
2. 频谱资源分配5G网络的频谱资源是稀缺的资源，如何合理分配和管理这些资源成为了5G网络规划的重要任务。
人工智能可以通过对用户数据进行大数据分析，实时调整频谱资源的分配方案，提高频谱的利用率和用户体验。
3. 布线设计优化5G网络的布线设计是一个复杂的工程项目，需要考虑的因素包括地形地貌、建筑物结构、通信设备的安装位置等多方面因素。
人工智能可以通过对环境数据的分析和智能算法的运算，为5G网络的布线设计提供更加智能和高效的解决方案。
1. 智能算法优化传统的网络优化需要人工根据经验和数据进行调整，效率较低且依赖较大。
而人工智能技术可以通过对海量的网络数据进行分析，应用智能算法对网络参数进行实时调整和优化，提高了网络调优的效率和精度。
2. 故障诊断与预测5G网络的故障诊断与预测是网络运维的一项重要工作，人工智能技术可以通过对网络数据的分析预测网络故障的发生，提前采取措施来避免故障的发生，提高了网络的稳定性和可靠性。
5G无线网络智能规划技术的探索与实践
5G无线网络智能规划技术的探索与实践随着5G无线网络的不断发展和普及，人们对于网络的要求也越来越高。
在这个背景下，5G无线网络智能规划技术应运而生，成为了网络规划和优化的重要手段。
本文将从技术原理、应用场景以及实践经验等方面对5G无线网络智能规划技术进行探讨，并结合实际案例进行分析。
一、5G无线网络智能规划技术的技术原理5G无线网络智能规划技术是指利用人工智能、大数据等技术手段对无线网络进行自动规划和优化。
其技术原理主要包括以下几个方面：1. 大数据分析：通过收集大量的网络数据，包括用户使用情况、网络质量、基站覆盖情况等，利用大数据分析技术对网络进行深度分析，找出问题和瓶颈所在。
2. 人工智能算法：利用机器学习、深度学习等人工智能算法，对网络数据进行处理和分析，实现自动化的规划和优化，提升网络的性能和覆盖范围。
3. 自动化部署：结合5G网络的特点，利用智能设备和自动化工具，进行基站的自动化部署和调整，使网络建设和维护更加高效和智能化。
以上技术原理为5G无线网络智能规划技术的核心，通过这些技术手段，可以实现网络的快速部署、灵活调整和高效优化，满足用户不断增长的需求。
5G无线网络智能规划技术具有广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：1. 网络建设：在网络建设初期，利用智能规划技术可以快速实现网络的部署和优化，提高建设效率和节约成本。
2. 网络优化：随着网络的不断运行和用户数量的增加，网络需要不断进行优化和调整，利用智能规划技术可以实现网络的动态优化，改善用户体验。
3. 故障定位：当网络出现故障或问题时，智能规划技术可以通过大数据分析和人工智能算法，快速定位并解决问题，提高网络的稳定性和可靠性。
4. 网络规划：在网络扩容或升级时，利用智能规划技术可以进行网络规划和设计，保障网络的覆盖范围和质量。
5. 业务分析：通过对网络数据的分析和挖掘，可以为运营商提供业务分析和决策支持，帮助其更好地了解用户需求和市场趋势。
大数据技术在5G网络通信中的应用及前景分析
大数据技术在5G网络通信中的应用及前景分析摘要：随着5G的广泛部署，其与大数据技术的结合正在催生一场通信和信息处理的变革。
5G的高带宽、低时延和海量连接为大数据提供了更为丰富的数据源和更快的数据传输通道。
大数据技术通过深度分析这些数据，为5G网络带来了更智能化的运维、优化的流量管理和更加个性化的服务。
总结来看，该结合将推进更多领域的技术创新，为未来通信技术的进步提供坚实基础。
关键词：大数据技术；5G网络通信；应用前景引言5G网络作为下一代的移动通信技术，其低时延、高带宽和大连接数的特性使其有很强的数据处理和传输能力。
大数据技术作为处理、分析大规模数据集的关键技术，与5G技术结合将推动通信和信息技术向更高的维度发展。
1大数据技术在5G中的应用1.1智能化运维随着5G网络的推进和部署，网络复杂性相应增加，对运维团队提出了更高的要求。
在这种环境中，大数据分析展现出了其关键的价值。
利用大数据技术，运维团队可以对从5G网络中收集的海量数据进行实时分析，这不仅包括网络流量和设备状态，还涵盖用户行为、服务质量等多方面的信息。
通过深度挖掘这些数据，智能算法能够识别出网络中的潜在问题，并预测未来可能出现的故障。
这种预测性的维护方式使得运维团队可以在故障发生前就进行干预，提前进行必要的网络调整或设备维护，从而避免了网络中断或服务下降的情况。
此外，实时的数据分析还为运维团队提供了关于网络性能的深入洞察，帮助他们更好地理解网络的工作状态，发现并解决性能瓶颈[1]。
这不仅大大提高了网络的可靠性和稳定性，还优化了用户体验，确保了5G服务的连续性和质量。
总的来说，大数据技术为5G网络的智能化运维提供了强大的支持，使得运维工作从被动、反应性的转变为主动、预测性的，为未来通信网络的高效、稳定运行奠定了坚实基础。
1.2网络流量管理随着5G技术的普及，移动通信网络面临前所未有的数据流量挑战。
这不仅来源于数量庞大的用户设备，还因为更加复杂的应用场景和丰富的服务内容，例如高清视频流、虚拟现实和增强现实应用等。
大数据时代5G移动通信技术的应用及发展前景
大数据时代5G移动通信技术的应用及发展前景摘要：5 G技术的主要技术优点包括：网络带宽大，信息传输速度快，交互体验强等。
当前，我国正处于大数据时代的转变时期，5 G的信息通信系统已逐渐形成。
5G网络的目标是全连接的世界，产生的数据通过连接在云端构建，不断创造价值，在物联网、云化机器人、远程医疗、VR视频、车联网、智能制造、物流跟踪系统、智能农业等领域的应用，都将在5G时代蓬勃发展。
5G终端在大数据应用中有着举足轻重的地位，具有时延小，传输速率高、更高的带宽等优点，便于终端业务进行云化处理，并且5G网络能够同时接入更多的终端设备，便于大数据平台进行数据处理及应用。
关键词：大数据时代；5G移动通信技术；应用前景导言：随着社会和经济的发展和进步，人类社会迈入了大数据时代，在信息技术发展的同时，也产生了许多新的通讯技术，产生的新技术对人们的生活产生了较大的影响，大大便利了人们的生活。
本文通过对5 G技术特征的分析，并根据当前形势对其在社会中的运用进行了探讨和分析。
15G移动通信技术概述1.15G移动通信技术的含义5G移动通信技术本身是在4G基础上的提升，是移动电话行动的通信标准，具有非常快的下行速度，也是未来几年内我们主要使用的网络。
随着互联网产业的不断发展，对于网速的要求提出了更高的要求，因此，5G移动通信技术便应运而生。
1.25G移动通信技术的特点5 G手机通讯技术是一项新技术，它在许多方面都表现出了新的特征。
比如它具有更高的频率，更高的渗透度，能够将有线和无线技术有效地融合在一起，从而给人带来一种全新的体验。
5G通讯技术拓展了应用的领域和范围，建立了多个多层面的协作区域，增强了通讯的利用效率，丰富了多种手机业务，拓展了无线网络的覆盖。
与此同时，5 G的出现可以使数据的双向传递，使整个系统的运行速率大大加快，使用户的通讯更便捷。
新技术的应用将使得5 G技术实现低能耗、低费用，并能有效地节省社会资源。
大数据技术在5G通信网络中的应用
大数据技术在5G通信网络中的应用摘要：目前，5G移动通信已经成为社会发展的重要驱动力，其应用场景和需求也越来越广泛，如智能家居、远程医疗、智能交通等。
大数据技术可以为5G通信技术的应用提供强有力的支持，只有充分发挥大数据技术的作用，才能够实现5G通信技术的优化和升级，从而更好地满足用户的需求和推动社会经济的发展。
关键词：大数据技术；5G通信网络；应用5G通信技术的推出，对于通信行业和其他行业的发展都带来了很大的助力和支持。
同时，5G网络的发展和应用也需要依托于大数据技术进行不断优化和升级，以更好地满足人们在信息时代日益增长的通信需求。
将5G网络与大数据技术相融合，可以构建智能化的发展格局，实现大数据技术和5G通信技术的协调发展，进一步提高通信网络的性能和服务质量。
1大数据技术融合5G通信网络的概述大数据技术融合5G通信网络是指将大数据技术和5G通信网络相结合，实现数据的高速传输和快速处理。
具体而言，大数据技术可以帮助5G通信网络收集、存储和处理大量的数据，而5G通信网络则可以提供高速、低延迟、高带宽的通信服务，以支持大数据技术的应用和发展。
总之，大数据技术融合5G通信网络是一种重要的技术趋势，可以为各行各业提供更高效、更智能、更便捷的服务，将对未来的经济和社会发展产生深远的影响。
2大数据技术在5G通信网络中的应用2.1数据采集技术5G通信网络中使用大数据技术可以支持对各种信息及数据的采集工作，配合开展系统的分析，从而实现客户的精准定位。
具体而言，5G通信网络提供了高速、低延迟、高带宽的通信能力，可以在实时性要求较高的场景下，对客户的位置信息进行采集和传输。
同时，在采集过程中，大数据技术可以对客户的位置信息进行分析和挖掘，从而得到更加准确的客户位置信息。
例如，在城市中，可以利用5G通信网络和大数据技术对客户的位置进行实时跟踪和监测，以支持智能交通、城市规划等应用。
2.2数据挖掘技术大数据挖掘技术是指通过一系列的算法和方法，从大规模数据中挖掘出有用的信息和知识。
大数据技术在5G通信网络中的应用研究
大数据技术在5G通信网络中的应用研究摘要：随着我国5G信息技术水平的快速发展，在5G通信网络技术发展过程中出现了一些技术难题，使用传统技术不好解决，工程技术人员通过使用大数据相关技术可以大幅提高通信服务品质以及互联网系统的安全稳定程度，所以必须高度重视5G网络通信中大数据相关技术的广泛使用，最大限度地发挥大数据相关技术在重要参数信息挖掘研究、数据信息高速处理及参数信息的储存等作用。
关键词：5G通信；大数据技术；数据挖掘引言以大数据技术作为支持，处理通信网络数据。
在保证通信稳定的同时,提高了网络信息传输安全性,有效满足用户对网络稳定性的需求。
1大数据技术融合5G通信网络的概述大数据技术指的是现代化信息集成处理技术，是信息时代创新发展的产物，在信息时代，各种不同的智能终端不断出现，增加了物联网的连接数量，同时也提升了通信网络当中的数据流量指数。
除了这些来自于网络环境当中的数据之外，传感器和网络交互过程中也会产生各类数据，需要采取有效措施来针对这些海量数据进行收集和处理，否则会导致出现数据信息浪费的情况，没有把数据价值充分发挥出来。
结合大数据技术的应用，能够针对于当前的海量数据信息进行大规模的获取、存储、管理和有效分析，深入的挖掘数据信息包含的价值，实现数据信息的快速流转，了解数据信息隐藏的知识和活动规律，为接下来社会各项经济活动的开展提供重要的参考依据，让数据能够真正成为有价值的资源。
2 5G移动通信网络的特点在4G移动技术的基础上5G技术得到了发展，从网络部署环境、接入网以及核心网三个部分进行优化和调整，能够大大提升其速度和容量。
通常来说，峰值服务速率能够作为5G网络通信处理技术的重要指标之一。
5G网络具有容量大、反应速度快、资源多样等特点，大大推动了我国移动通信技术的进步与发展。
十年一代是移动通信的基本发展规律，4G网络的发展与繁荣，成就了互联网经济，不仅强化了人与人之间的交流沟通，也改变了人们的生活方式，经历了4G通信技术，5G技术更加完善，作为一种新型的移动通信网络，其为用户提供了增强现实、虚拟现实等更好的业务体验，也满足了移动医疗、车联网、智能家居等各领域的物联网应用需求。
探析大数据技术在网络安全分析中的应用
探析大数据技术在网络安全分析中的应用随着技术的发展和数据的爆炸增长，大数据已经成为了网络安全领域中不可或缺的一部分。
大数据技术的出现和普及，使得那些以前难以处理和利用的庞大数据集合变得可行和经济可行。
在网络安全领域，大数据技术被广泛应用于大规模数据分析、异常检测、事件响应等方面，为网络安全提供了更强有力的支撑。
大数据技术在网络安全分析中的应用主要有以下几个方面：一、流量分析网络流量是网络运行的信息载体，大数据技术的出现使得海量的网络流量可以被有效地收集和处理。
在网络安全领域，通过流量分析技术，可以有效地检测各种攻击行为，如恶意软件感染、网络拒绝服务攻击等等。
通过对网络流量进行分析，可以发现大量安全事件，进而为后续的事件分析和响应提供依据。
二、异常检测网络安全异常检测是大数据技术最常见的应用之一。
在网络安全领域中，异常检测是指通过数据挖掘、机器学习等技术，对网络中的异常行为进行发现和识别。
基于海量数据的机器学习算法可以比传统规则更准确地识别恶意用户、木马程序和其他网络活动，大大增强了网络运维人员对网络异常的感知和响应能力。
三、日志分析在网络安全领域，日志分析技术是非常重要的一项工作。
网络设备、网络应用和操作系统等各种硬件和软件都会记录各种运行时数据，如登录事件、访问日志、捕获数据包等等。
这些日志数据量大，分布广泛，分布式和海量数据处理技术是分析网络日志的基本工具。
通过对日志数据的分析，可以发现各种异常行为和攻击行为，进而为后续的事件分析和响应提供依据。
四、威胁情报分析威胁情报分析是网络安全领域中非常重要的一项工作。
通过对外部威胁情报的收集和分析，可以有效地应对各种安全威胁。
大数据技术可以将来自各个渠道的威胁情报进行集中处理，与已有的内部数据进行关联，通过聚合、推理和分析，发现潜在的威胁和攻击行为，提供更快速和可靠的安全威胁响应和防范。
总之，大数据技术在网络安全领域中有非常广泛的应用前景和潜力。
在实际应用中，大数据技术要与其他技术密切配合，发挥最大的作用。
大数据技术在5G通信网络中的应用
大数据技术在5G通信网络中的应用摘要：随着5G通信网络的快速发展，大数据技术作为一种强大的分析和管理工具，正在被广泛应用于5G通信网络中。
大数据技术可以处理和分析海量的数据，提供相应的解决方案和决策支持，从而为5G网络的优化、运营和安全提供有力支持。
本文将探讨大数据技术在5G通信网络中的应用，并介绍其带来的益处。
关键词：大数据技术；5G通信网络；应用引言随着5G通信网络的普及和应用，大数据技术在其中的应用逐渐增加。
通过大数据技术，可以实现对5G网络中的数据进行深度分析、智能决策和精细化管理，提高网络性能、服务质量和用户体验。
同时，大数据技术还可以帮助运营商优化网络规划和资源配置，提高运营效率和成本控制。
因此，将大数据技术与5G通信网络相结合，将为通信行业带来更完善、智能和可持续的发展。
1大数据技术概述大数据技术是指处理、分析和管理大规模数据集的方法和工具。
随着互联网和计算设备的普及，大量的数据被不断产生和积累，传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据的有效处理和分析需求。
大数据技术通过采用分布式计算、并行处理、数据挖掘和机器学习等技术手段，能够高效地处理和分析大规模数据集。
大数据技术包括以下关键技术：（1）数据存储与管理：包括分布式文件系统、数据库管理系统和数据仓库等技术，用于高效地存储和管理大规模数据。
（2）数据处理与分析：包括分布式计算、并行处理和流式计算等技术，用于高效地处理和分析大规模数据。
（3）数据挖掘和机器学习：包括数据挖掘、机器学习和深度学习等技术，用于从大规模数据中发现隐藏的模式和规律，以及构建预测和决策模型。
（4）可视化与交互：包括数据可视化和交互技术，用于将数据结果以直观和易懂的方式展示给用户。
2大数据技术在5G通信网络中的应用优势2.1大数据技术可以提高5G通信网络的性能5G通信网络需要处理大量的数据流量，而大数据技术可以帮助网络运营商更好地管理和优化网络资源。
通过对网络数据的实时分析，可以发现网络中的瓶颈和性能问题，并及时采取措施进行优化，从而提高网络的传输速度和稳定性。
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大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。
关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。
大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。
下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。
通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。
例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。
二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。
在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。
三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。
例如“招联消费金融公司”即是较好案例。
招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。
当招行需要了解某位潜在客户的信用或个人情况时，可向联通发起申请获得数据；或者给出某些标签。
类似于此的商业模式将会在互联网金融大发展时期获得更多重视。
目前，国内互联网金融发展的一大壁垒即是信用体系的缺失，而运营商拥有的宝贵大数据将是较好的解决渠道之一。
四、合作双赢随着大数据时代的来临，数据量和数据产生的方式发生了重大的变革，运营商掌握的信息更加全面和丰满，这无疑为运营商带来了新的商机。
目前运营商主要掌握的信息包括了移动用户的位置信息、信令信息等。
就位置信息而言，运营商可以通过位置信息的分析，得到某一时刻某一地点的用户流量，而流量信息对于大多数商家具有巨大的商业价值。
通过对用户位置信息和指令信息的历史数据和当前信息分析建模可以服务于公共服务业，指挥交通、应对突发事件和重大活动，也可以服务于现代的零售行业。
运营商可以在数据中心的基础上，搭建大数据分析平台，通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据，并对数据进行分析，为相关企业提供分析报告。
在未来，这将是运营商重要的利润来源。
例如，通过系统平台，对使用者的位置和运动轨迹进行分析，实现热点地区的人群频率的概率性有效统，比如根据景区人流进行优化。
五、可以交由第三方挖掘在大数据时代下，传统的经营分析系统遇到挑战，运营商会考虑如何更好地使用其大数据。
运营商可以采取旧方式，自身采购硬件设备，并交由第三方进行运维和分析。
未来趋势，运营商也可以采购相关产品，将后续数据挖掘等工作交由第三方来完成变现。
一、大数据技术概述1、大数据的概念“大数据”(Big data)，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
一般认为，“大数据”具有4V特点：Volume(数据量大)、Velocity(输入和处理速度快)、Variety(数据多样性)和Value(价值密度低)。
1.1 Volume（数据量大）大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。
“大数据”在互联网行业是必备项：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。
比如社交电商平台每天的产生订单，各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频，每天发送的电子邮件，以及上传的图片、视频与音乐，等等，这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上，大数据的大量就是我们说的海量数据。
1.2、Velocity（输入和处理速度快）随着网络传输速率不断攀升，从传统的百兆到千兆万兆网络，移动网络也已经逐步升级到了5G时代，数据的产生和传输都越来越高速。
所以客户越来越强调实时反馈，就是无论是在线看电影还是在线直播、刷视频都要求低延时，对于传输、存储、播放都要求高度，人们和企业都越来越依赖互联网，网上的实时交易、在线培训、社交等都与每个人息息相关，云计算平台大数据平台担负着高质量的服务功能，运营方还是服务商对于海量数据，谁能提供更快的速度，谁就能获得更多的用户和订单！1.3 数据多样性。
数据多样性其种类包括文字、图片、视频、语音、地图定位信息、网络日志信息等等，正是多样化的数据形势决定了大数据的更高价值。
对于数据挖掘和数据资产越来越受到企业的重视，多类型的数据对数据的存储和处理能力都提出了更高的要求。
目前应用最广泛的就是智能推荐系统，如今日头条，百度、抖音等，这些平台都会通过对用户的行为进行分析，从而智能的推荐用户喜欢的内容页面。
1.4 价值密度低随着物联网的广泛应用，往往人们需要从海量的数据中提取先关联的有用的信息，所以对于大数据的机器学习深度学习算法可以发挥巨大作用。
大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。
2、大数据的应用原理由于5G通信网络中传输的数据量大，数据种类多样，而且不同数据存储的方式不同，所以对大数据的收集、存储、分析、查询等难度加大。
常用的一般大数据技术分采集、分析、存储、处理等。
通过合适的数据挖掘算法挖掘出有效信息，挖掘出来的大数据进行分析后，通过数据图表可视化的形式展现给读者，进行可量化的评价，进一步完善数据挖掘技术。
一般可分为以下流程：2.1 大数据采集大数据采集技术就是对数据进行提取、转换、加载等操作，最终挖掘有价值的数据，供用户解决方案或决策参考。
大数据采集过程一般分为智能感知层、基础支撑层。
智能感知层包括传感器、通信网络、智能识别系统等，以实现对数据源的智能识别、数据感知、信息传输等。
基础支撑层包括搭建物联网体系、存储海量数据的云端服务器等，为实现数据的收集和存储提供物理保障。
2.2 大数据筛选对采集到的数据进行抽取清洗等筛选工作。
大数据抽取是将这些复杂的数据单一化，以便于快速分析处理。
大数据清洗是对采集到的数据进行过滤，去掉一些无效或错误的数据，提取有效数据。
2.3大数据存储与管理数据采集后，经过数据分析，但后将有效的数据进行存储。
不同类型的数据应建立不同的数据库进行存储，有关系型数据库、非关系型数据库、图数据库、内存型数据库等，基于各种类型的数据库建立了混合数据库，解决了复杂的结构化、半结构化和非结构化大数据管理和处理问题。
2.4大数据分析与挖掘从大量的、模糊的、随机的预处理后的有效数据中，挖掘出隐含于有效数据背后的有潜在价值的信息和知识。
在已有数据挖掘和机器学习技术的基础上，从客户兴趣、网络行为、情感语义等领域采用数据网络、图等数据挖掘新技术进行大数据分析。
数据挖掘技术很多，可以根据挖掘任务、挖掘对象、挖掘方式进行分类。
从挖掘任务角度，分为预测模型发现、关联规则发现、序列模式发现、依赖模型发现、趋势发现等。
从挖掘对象角度，分为关系型数据库、面向对象数据库、多媒体数据库、全球WEB数据库等。
从挖掘方法角度，分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习方法又分为归纳学习、决策分析方法，一般基于返利学习、遗传算法等。
统计方法分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。
神经网络方法分为前向神经网络、自主性神经网络等。
数据库分析方法分为多维数据分析、面向属性的归纳方法等。
2.5大数据应用大数据技术挖掘出海量数据中隐藏的信息和知识，为人类的社会经济活动提供依据，可以提高各领域的运行效率。
二、5G通信网络概述以及发展瓶颈1.5G基本含义与特点随着互联网产业的发展壮大，人们对网络传播的速度有了更高的要求，5G 高速移动通信技术由此应运而生。
5G 移动通信技术是第五代通信技术，在 4G 基础上的提升，转变为当前移动电话行动的通信标准，传输速率非常高，是今后人们日常生产生活主要依赖的网络。
特点:5G 移动通信技术结合了无线和有线技术，不仅渗透性强还有着较高频谱的使用率、双向传输信号，传输速率更高，通信更便捷，给用户带来了全新的体验感，且功耗低成本低，有效节约资源的同时也因此扩大了应用领域，推动了移动通信的多方合作，完善了多项服务功能，提高了无线网络的覆盖面。
1.5G通信网络发展的瓶颈①5G通信网络中天线数量过大。
由于5G通信网络覆盖面广，所以需要的天线数量大，天线相互之间存在信号干扰，降低了5G网络的通信质量。
②5G通信网络数据类型多样，网络构架复杂。
有用户访问数据、基础网络数据、网络环境状态等。
5G通信网络中的数据来自于用户和运营商，用户访问多是自媒体和富媒体数据，运营商记录日志和基础网络数据。
为了保证网络数据的有效运营，在网络通信多个环节进行数据采集，掌握网络的运营环境。
③5G通信网络是超密集异构网络，边界数量大增，边缘数据感知不敏感。
在超密集网络中，密集地部署使得小区边界数量剧增，加之形状的不规则，导致频繁复杂的切换。
因此，基于大数据技术构建起来的网络架构能够满足人们的日常信息查询需求。
大数据网络架构具有网络数据中心，该中心可以实现各类信息的输入和输出，为信息的有效传递提供支撑。
大数据网络架构是对大数据的充分利用，在该网络架构下，能够实现对各类网络业务的协调，作为大数据技术工作人员，应加强对大数据网络架构的设计研究，不断提高大数据网络架构设计水准，确保其具有良好的扩展性，以充分发挥出实际价值。
由于5G通信技术本身的显著优势，在应用大数据技术进行5G通信网络架构的构造时，将能够彰显出5G通信网络环境的稳定性与高效性。
且大数据技术和5G通信网络架构可以相互促进，在二者的融合发展下将能够彰显出较高的社会发展效益。
三、基于大数据的5G网络体系架构的发展方向1. 向“访问平面-异构站之间的协作网络”的方向发展，可形成 C-RAN和D-RAN和无线网状网络三种形式。
2. 越来越重视数据平面网管和业务接收器的完善。