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。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究移动通信网络是一个复杂的系统，包括大量的基站、终端设备和通信链路。
为了提供高质量的通信服务和提升网络性能，移动通信运营商需要不断进行网络优化。
而随着大数据技术的发展，移动通信网络优化中的应用研究也越来越多地涉及到大数据分析。
大数据分析可以帮助移动通信运营商进行网络质量分析。
通过收集和分析大量的网络数据，可以了解网络中存在的问题和瓶颈，包括信号强度、数据传输速度、拥塞情况等。
运营商可以根据这些数据进行网络改进和优化，提升用户的通信质量和体验。
大数据分析可以用于网络容量规划。
通过分析用户的数据使用情况和通信需求，可以预测未来的流量增长趋势，并根据这些预测结果进行网络扩容和优化。
这样可以确保网络能够支持未来的大容量数据传输需求，避免网络拥塞和服务质量下降。
大数据分析可以辅助网络故障诊断和维护。
通过分析大量的网络数据和日志信息，可以及时发现和定位网络故障和故障原因，缩短故障排除的时间，提高网络的稳定性和可靠性。
大数据分析还可以用于预测设备故障和异常，提前进行维护和替换，降低设备故障对网络的影响。
大数据分析可以用于网络优化算法的研究和改进。
通过分析大量的网络数据和性能指标，可以提取出网络的特征和规律，并基于这些特征和规律设计优化算法。
这些算法可以用于动态配置网络资源、调整网络参数等，从而提高网络的吞吐量、响应速度和效率。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究具有重要的意义。
通过运用大数据分析技术，可以实现对移动通信网络的全面监控和分析，找出网络中存在的问题和瓶颈，并提出相应的解决方案和优化策略，从而提高网络的质量和性能，满足用户对通信服务的需求。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究
随着移动通信技术的不断发展和普及，移动网络的数据量也呈几何级数增长，给网络
优化带来了很大的挑战。
针对这种情况，大数据分析技术应运而生，成为了移动通信网络
优化的重要工具。
本文首先介绍了大数据分析技术的概念和特点，然后探讨了其在移动通信网络优化中
的应用。
具体来说，大数据分析在网络规划和设计、网络性能优化和故障诊断等方面都具
有重要的作用。
在网络规划和设计方面，大数据分析可以通过收集和分析用户的大量数据，快速定位
网络瓶颈和弱点，为网络的规划和设计提供参考。
例如，可以分析用户的使用习惯和行为，确定网络高峰期和低谷期，以便合理规划网络资源和配置网络参数。
同时，还可以利用大
数据分析技术对不同地区的用户需求进行分析，优化网络的覆盖范围和服务质量。
在网络故障诊断方面，大数据分析可以通过收集和分析大量的网络日志、报警信息和
调试数据，及时发现网络故障和隐患，并提供相应的解决方案。
例如，可以对网络设备进
行实时监测和分析，可以快速识别网络的故障原因和位置，以便及时进行修复和恢复服
务。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用
大数据分析在移动通信网络优化中的应用随着通信技术的快速发展，移动通信网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随着使用移动设备数量的增加，移动通信网络面临着越来越多的挑战，如网络拥塞、卡顿等问题。
为了解决这些问题，大数据分析技术被广泛应用到移动通信网络优化中。
大数据分析技术是基于大量的数据、算法、计算能力和人工智能等技术手段，对海量的数据进行收集、存储、处理、分析和应用的过程。
其应用在移动通信网络优化中主要包括以下几个方面：1. 网络数据收集与分析网络数据收集与分析是移动通信网络优化的核心环节。
通过对海量的网络数据进行收集和分析，可以更加深入地了解网络运行状态和用户行为，从而为网络优化提供基础数据支持。
进行网络数据收集和分析，需要大量的分析工具和技术，如网络监测、性能分析、预测建模、异常检测等。
2. 用户行为分析用户行为分析是大数据分析在移动通信网络优化中的另一个关键应用。
通过对用户的行为进行分析，可以了解用户的需求和行为特征，从而为网络服务提供更加个性化和符合用户需求的服务。
对用户行为分析需进行数据挖掘和应用分析技术。
3. 网络优化方案制定网络优化方案制定是大数据分析应用到移动通信网络优化中的最终目的。
通过对网络数据进行分析和用户行为的分析，可以制定出更加精准、高效、符合用户需求的网络优化方案。
网络优化方案的制定，需要考虑到多种因素，如网络容量、时延、其它技术参数等。
4. 实时网络管理与监测大数据分析可以实现实时网络管理与监测。
通过对网络数据实时进行分析，可以及时发现网络缺陷和问题，并进行快速修复，从而有效提高网络性能和用户体验。
实时网络管理与监测需要使用到实时数据流处理和分析系统等技术。
总体而言，大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用范围十分广泛，可以帮助提高网络性能、优化网络服务、增加用户体验等方面发挥重要的作用。
然而，要想充分利用大数据分析技术，仍需团队的技术水平和多方面的专业知识的支持，同时也需要一个可扩展的数据分析架构和强大的数据处理能力。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用
大数据分析在移动通信网络优化中的应用随着互联网技术的飞速发展，现在人们对移动网络的需求越来越多，要求也随之增高，所以，做好网络优化的工作是至关重要的，为使得移动通信网络更加优化，需要充分利用先进的互联网技术手段，其中大数据分析技术是目前算得上是数一数二的技术，应该在移动通信网络优化当中密切关注。
本文笔者简单概述了大数据分析在移动通信网络优化中的应用，以供参考。
标签：大数据分析；移动通信网络；优化应用随着科学技术的发展，我国的移动网络技术也越来越发达和先进，在移动网络服务方面也越来越人性化，都是采用国内外先进的技术，服务功能日益趋向全面，服务效果更加智能化，为了能让移动通信网络发展的越来越好，做好网络优化的工作是至关重要的。
根据当下移动网络优化工作的现状来分析，应该将重点放在相关技术手段的创新上面，特别是对于大数据分析技术的应用，其优势显而易见，无需赘言，将其和当下的自身创新技术合理的结合在一起，使得移动通信网络优化工作做的更好，关于大数据分析在移动通讯网络优化中的应用，笔者总结了几点。
一、大数据分析在用户管理方面的应用大数据分析在移动通信网络用户管理方面的应用价值是不可估量的，首先能够对用户进行实时的追踪管理，进而可以通过大数据分析来提升自身的服务水平。
但是自从2000年之后，我国移动网络通信的用户每年都呈上升趋势，随着用户的大幅度上涨，用户管理难度也随之增大，像一些比较明显的问题就比较容易出现，因此，利用大数据分析技术可以在很大程度上使得用户管理更为准确，减少问题的发生。
在我们未来的移动通信网络优化的工作当中，要著重往智能化方向发展，而往智能化发展肯定要结合大数据分析技术，才能得到理想的管理和优化效果，因为大数据分析技术能够对用户信息进行实时追踪、收集、分析用户的各项需求，进而保障后续的智能化服务，使得用户得到最大程度的满足，达到提高服务水平的效果[1]。
二、大数据分析在计费系统中的应用如果想要更好的提高移动通信网络优化工作中的服务水平，使得用户管理和维护更为方便有效，在移动通信计费系统上面也需要进行严格合理的设计，来保障工作人员的高效性和用户体验度的稳定性，同时，在很大程度上也能平衡各大移动通信商和用户，来促进移动通信网络的发展，将大数据分析运用到计费系统当中可以精准的分析用户以往的消费习惯，比如月用话费、套餐选择和使用规律等方面，从而来制定更为合理、实惠的相关政策，在保证移动通信商盈利的同时，另一方面也能提升用户的感受度，让用户感受到实惠。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用
大数据分析在移动通信网络优化中的应用移动通信网络优化是指通过分析和处理大量的数据来优化移动通信网络的效率和性能。
在移动通信网络中，大量的数据包括用户呼叫记录、网络测量数据、信号强度等信息。
利用大数据分析技术可以从这些数据中提取有用的信息，并通过优化算法和策略来提升移动通信网络的覆盖范围、容量和速度等方面的性能。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用之一是基站规划和部署。
通过分析大量的用户数据和网络测量数据，可以确定哪些区域需要新建基站来提高网络覆盖范围和质量。
通过分析用户的通信习惯和流量分布，可以合理配置基站的功率和天线方向，优化网络信号的传输质量。
大数据分析还可以用于移动通信网络中的流量预测和调度。
通过对历史数据的分析，可以预测不同时间段和地区的通信流量，从而合理调度网络资源。
在高峰期预测到网络流量将大幅增加时，可以增派更多的基站资源来满足用户的通信需求，避免网络拥挤和信号质量下降。
大数据分析还可以用于移动通信网络中的异常检测和故障排除。
通过分析大量的网络数据和监测指标，可以识别出网络中的异常事件和潜在故障。
通过监测用户的信号强度和通信质量等指标，可以及时发现网络中的信号覆盖问题和拥塞问题，并采取相应的措施进行解决。
大数据分析还可以用于移动通信网络中的用户行为分析和个性化服务。
通过分析用户的通信记录和行为特征，可以对用户进行分类和归类，从而为用户提供个性化的服务和推荐。
可以根据用户的通话时间和地点等信息，为用户推荐附近的优惠活动和商家。
大数据分析在移动通信网络优化中具有重要的应用价值。
通过分析大量的移动通信数据，可以了解用户的需求和网络状况，从而优化网络资源和提升用户体验。
随着移动通信网络的快速发展和用户规模的不断扩大，大数据分析的应用将在移动通信网络优化中起到越来越重要的作用。
试论大数据分析在移动通信网络优化中的应用
试论大数据分析在移动通信网络优化中的应用在我国信息力量不断发展的形势下，移动通信网络宣告进入大数据的时代。
然而目前我国的移动通信网络不能较好地利用大数据的技术，发挥其应有的力量，导致其优化工作受阻。
笔者通过多年的工作经验与学术了解，借此文对大数据与移动网络通信进行一定的分析，并阐述了数据的使用过程与优化策略，以期更好帮助相关的移动网络供应商与一线工作者。
關键词：大数据分析；移动通信；网络优化；具体策略Abstract：With the continuous development of info rmation’s power in our country，the mobile communication network has entered the era of big data. At present，however，our country’s mobile communication network can’t make good use of big data technology to give play to its due force，thus resulting in its optimization work blocked. Through years of working experience and academic understanding，the author analyzes big data and mobile network communication，and expounds the process of data use and optimization strategy，in order to better help the relevant mobile network providers and front-line workers.Keywords：big data analysis；mobile communication；network optimization；specific Strategy随着网络通信技术的提高，随之产生的数据更是井喷式地增长，我国也进入了“大数据”时代。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用思考
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.14.022大数据分析在移动通信网络优化中的应用思考梁围洪 汪伟军 刘永胜(中山市卓盈通信设备有限公司 广东中山 528400)摘 要：随着我国经济的高速发展，社会现代化的步伐也在不断加快，越来越多的科技和装备在不断应用到社会和生产生活当中。
大数据技术是时代发展的产物，在各种领域中的应用越来越多，在推动社会和经济发展过程中，发挥出了不小的作用。
在当前移动通信覆盖越来越多的今天，人们对移动网络通信质量有了更高的要求，如果可以将大数据技术有效应用到网络的优化工作中，可以更进一步提高对网络的优化效果。
为此，该文中对大数据分析在移动通信网络优化中的应用进行思考，希望对促进我国网络通信事业的发展，可以起到有利的作用。
关键词：大数据分析 移动通信网络优化 应用思考中图分类号：TM769 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2019)05(b)-0022-02大数据技术是当前的热门应用技术之一，在社会生产和生活中的应用越来越多，可以在很大程度上改变社会生产和生活的方式，给社会生产和生活带来更大的便利和快捷。
在该技术给我们带来各种好处的同时，也带来了一些负面的东西，对该技术的未来发展，造成了一些不良的影响。
在当前移动通信网络的优化过程中，大数据分析技术往往扮演着非常重要的角色，随着人们对网络通信需求的不断提高，网络优化工作的重要性也在不断突出，在当前社会发展不断提速的条件下，需要将强大的数据分析技术更多应用在网络优化过程中。
1 大数据分析技术大数据技术是时代和科技发展的产物。
当前，权威领域还没有对该技术有更加准确的官方解释，社会各界对大数据的定义也存在较大的区别。
从总体上来说，大数据技术是通过技术的应用，来对海量数据进行处理，在立足这些海量数据基础之上，对这些数据进行专业处理和深度挖掘、分析，对各种资源进行更加合理的应用[1]。
随着大数据技术的不断发展，技术已经取得了非常大的发展，在社会和生产领域中的应用越来越多，成为一种影响世界发展的关键技术，是传统技术所无法比拟的，其技术应用产物可以为高层企业决策提供非常好的参考，在基层分析中，也可以发挥非常大的作用。
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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
信息的有效性和安全性。
2.2分布式计算平台技术的应用
分布式计算平台通过为计算机系统提供并行化平台来解决以往信息加载速度
缓慢的问题。
4G通信时代，海量数据不可避免，分布式计算平台是云计算的一种表现形式，已经在我国应用，但是技术上还存在一定的漏洞。
将大数据时期的分
布式计算平台应用于通信网络数据计算中，可以明确小区通信流量，对超闲小区
实施降容处理，采用并行信道原则，从而确保通信资源的合理利用，也能够保证
用户的用网需求。
这一平台还实现了不同节点的自动部署与并行化处理，对于移
动通信效率而言具有积极意义。
保证了信息传输过程的安全性和稳定性。
分布式
计算平台的建立需要对技术上的进一步革新，但是从整体上看，该技术对于移动
通信的发展和新的通信模式的建立具有推进作用。
通过独立信息的处理，通过流
量的分配就可以实现，应在实践应用中进行推广。
2.3关联规则下的网络投诉数据分析
在各地移动运营商中都会建立网络投诉业务这一重点考核指标，用于用户对
使用移动业务过程中发现的问题进行投诉。
移动通信运营商也会安排专门的回访
人员处理每单投诉，对投诉问题进行现场测试和网络调整，然而面对众多的投诉
工作需要众多的网络优化人员来处理，由此，需要采取一个有效的统计分析和定
位问题的措施，以便对投诉内容、用户位置做好关联分析，将某些投诉归类处理，能节省大量的优化工作。
这就是大数据技术下的后台数据分析定位，对用户投诉、业务类型及其投诉位置进行关联分析和问题定位，聚类分析某段时间内的投诉问题，然后制定出批量优化方案，达到对某一类问题处理的举一反三的解决模式，
加速处理问题的速度和效率。
具体的方法如下：
第一，针对覆盖、接入性、通话质量、用户满意度等建立一个评估体系，以
便对问题实行综合评估。
第二，建立每一个评估项的专门的KPI指标体系，例如建立MR上或下行覆
盖率的KPI指标体系。
第三，对评估项设置对应的权重以及KPI权重。
第四，对地区移动通信网络采取网格化的管理办法，将每一个地区划分成若
干网格。
第五，将所建网格和相应的小区进行对应，建立对应关系，以小区指标计算
区域性能数据和MR数据。
第六，验证评估结果，检验评估体系是否合理有效。
第七，在投诉数据、评估结构的两种验证方法后，在整个网络中应用关联规
则来推广投诉处理方法。
2.4发展网络性能大数据处理技术应用
在网络市场纷繁复杂的时代，如何实现有效布局以及在MICA架构的平台上
快速实现技术提升，关系到大数据能否有效应用于网络优化的关键环节。
网络性
能的提升有待技术理念灵活性与开放性的提升，从而借助大数据处理技术适应云
计算的分布式架构。
由于不同数据源的传输是非同步的，在处理过程中可以设计
专门针对文件传输或者使用面向消息的中间件（MoM）进行数据处理技术更新，
充分借助于传输异步这个特点，较大提升处理的吞吐量，从而提升处理能力。
大
数据的应用能够使不同的数据源系统进行传输耦合处理，从而便于大数据基础架
构设计进行动态扩展和收缩，尤其是峰值数据的处理是最为重要的，这能够加快
处理技术，确保数据处理安全。
移动网络数据技术的发展是成螺旋式上升、循环
往复的，虽然计划优化工作暂时还没有成为制约瓶颈，但是与整体规划是相互制约的。
2.5云平台将为通信网络优化提供条件
云平台是大数据时期的产物，基于云平台的数据分析更准确，且具有弹性。
云计算资源系统庞大且分布广泛，可对移动通信网络的异构系统进行处理。
同时开源软件成为大数据时期的一大特点，开源软件将大数据推向商业化，对多个领域产生积极的影响。
开源软件促进了计算机以及移动通信系统新设备的开发，并且建立了完善的服务体系。
其中，Hadoop就是一种开源软件，未来这一功能还将继续发展，能够进一步发挥其在移动通信网络优化中的作用。
结束语
面对大数据时代的来临，运营商应尽早将大数据管理技术应用于移动通信管理工作中。
通过现代化的大数据管理手段，提高运营商管理工作质量，以及客户数据分析，从而更高效的抓住客户需求，提高通信工作管理效率。
因此在大数据实际应用上，务必要结合市场客户实际需求，以及运营商发展前景，提高市场竞争能力，成为市场份额强有力的竞争者。
参考文献
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[2]丁洪涛.大数据在移动通信中的应用研究[J].中国新通信,2016(11):97.
[3]黄倩蓉.大数据在移动通信中的应用[J].黑龙江科学,2015(03):28-29.。