移动通信网络大数据在城市人口管理中的解决方案
基于大数据的城市移动通信网络信号覆盖分析
基于大数据的城市移动通信网络信号覆盖分析城市移动通信网络信号覆盖分析是现代城市建设中非常重要的一项工作。
随着移动互联网时代的到来，人们对于通信网络的需求越来越高。
为了满足人们对于网络通信的要求，城市移动通信网络的覆盖范围和质量成为了一项关键指标。
大数据技术的快速发展为城市移动通信网络信号覆盖分析提供了新的可能性。
通过收集大量的移动通信数据，并对这些数据进行分析处理，我们可以得到准确、全面的城市移动通信网络覆盖情况。
这可以帮助运营商和政府部门更好地了解网络覆盖的不足之处，并采取相应的措施来改善和优化网络。
首先，基于大数据的城市移动通信网络信号覆盖分析可以帮助运营商评估网络的覆盖范围。
通过收集用户的移动通信数据，我们可以得知用户在不同地点的通信质量如何，以及是否存在信号弱或覆盖不足的情况。
通过对这些数据进行统计分析，运营商可以确定网络的覆盖范围，并针对性地进行扩容、优化，以提升用户的通信体验。
其次，基于大数据的城市移动通信网络信号覆盖分析可以揭示网络瓶颈和拥塞点。
在城市的繁忙地区，由于人口密集和交通拥堵等原因，移动通信网络的流量集中在一些特定的区域，导致网络出现瓶颈和拥塞。
通过分析用户的移动通信数据，我们可以确定这些瓶颈和拥塞点，并找出引起问题的原因。
运营商可以根据分析结果，优化网络拓扑结构、增加基站容量等，来提高网络的吞吐量和稳定性。
此外，基于大数据的城市移动通信网络信号覆盖分析还可以帮助运营商进行业务决策。
通过分析用户的通信行为和偏好，我们可以了解用户的需求，并根据需求来制定相应的业务策略。
例如，某个地区的用户更喜欢使用视频通话功能，我们可以增加视频通话资源来提供更好的服务。
同时，通过对用户的数据使用行为进行分析，我们还可以准确地进行用户画像，为运营商提供个性化的营销推广方案。
基于大数据的城市移动通信网络信号覆盖分析不仅对于运营商有益，对于城市规划和智慧城市建设也具有重要意义。
通过分析城市各个区域的通信网络覆盖情况，我们可以对城市的发展趋势进行预测和规划。
大数据技术在城市管理中的应用实施方案
大数据技术在城市管理中的应用实施方案第1章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 目标意义 (3)1.3 实施策略 (3)第2章城市管理大数据技术概述 (4)2.1 大数据技术概述 (4)2.2 城市管理领域大数据应用现状 (4)2.2.1 数据采集与整合 (4)2.2.2 数据分析与挖掘 (4)2.2.3 应用场景拓展 (4)2.3 国内外案例分析 (5)2.3.1 国内案例 (5)2.3.2 国外案例 (5)第3章城市管理大数据平台建设 (5)3.1 平台架构设计 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据处理层 (5)3.1.3 数据存储层 (6)3.1.4 数据分析与应用层 (6)3.2 数据采集与存储 (6)3.2.1 数据采集 (6)3.2.2 数据存储 (7)3.3 数据处理与分析 (7)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 数据挖掘与分析 (7)3.3.3 数据可视化与应用 (7)第4章城市管理大数据应用场景 (8)4.1 城市安全监管 (8)4.1.1 人员密集场所安全监管 (8)4.1.2 公共设施安全监管 (8)4.1.3 灾害预警与救援 (8)4.2 城市交通优化 (8)4.2.1 交通流量分析 (8)4.2.2 拥堵预警与缓解 (8)4.2.3 公共交通优化 (9)4.3 城市环境监测 (9)4.3.1 空气质量监测 (9)4.3.2 水质监测 (9)4.3.3 噪音监测 (9)第5章大数据技术在城市公共服务中的应用 (9)5.1 公共设施管理 (9)5.3 公共服务评价 (10)第6章大数据技术在城市应急管理中的应用 (10)6.1 灾害预警与预测 (10)6.1.1 数据来源及处理 (10)6.1.2 预警模型构建 (10)6.1.3 预警信息发布 (11)6.2 应急资源调度 (11)6.2.1 数据分析 (11)6.2.2 调度策略优化 (11)6.2.3 实时监控与反馈 (11)6.3 应急事件处理 (11)6.3.1 数据收集与分析 (11)6.3.2 应急指挥调度 (11)6.3.3 事后评估与改进 (11)第7章城市管理大数据安全保障 (12)7.1 数据安全策略 (12)7.2 数据隐私保护 (12)7.3 法律法规保障 (12)第8章城市管理大数据人才培养与交流 (13)8.1 人才培养机制 (13)8.1.1 建立多层次人才培养体系 (13)8.1.2 完善课程设置 (13)8.1.3 加强师资队伍建设 (13)8.2 培训与交流平台 (13)8.2.1 建立城市管理大数据培训基地 (13)8.2.2 开展线上线下相结合的培训模式 (13)8.2.3 加强校政企合作 (14)8.3 国际合作与交流 (14)8.3.1 参与国际学术会议 (14)8.3.2 建立国际合作项目 (14)8.3.3 促进人才交流 (14)第9章实施效果评估与优化 (14)9.1 评估指标体系 (14)9.2 实施效果分析 (15)9.2.1 数据采集与处理能力分析 (15)9.2.2 城市管理效率分析 (15)9.2.3 城市环境质量分析 (15)9.2.4 市民满意度分析 (15)9.2.5 系统稳定性与安全性分析 (15)9.3 持续优化策略 (15)第十章总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 存在问题与挑战 (16)第1章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术作为一种新兴的信息处理方式，已广泛应用于各个领域。
大数据在智慧城市的10大应用
大数据在智慧城市的10大应用智慧城市是指利用先进的信息和通信技术，通过对城市内各种数据的采集、分析和利用，优化城市管理和公共服务，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
而大数据作为智慧城市建设的核心技术之一，具有巨大的潜力和应用前景。
下面将介绍大数据在智慧城市的10大应用。
1. 智慧交通管理：大数据可以通过采集城市交通中的各种数据，如交通流量、车辆位置等，实时分析交通状况，优化交通信号灯控制，提高交通效率，减少拥堵和事故发生率。
2. 智慧能源管理：通过大数据分析能源使用情况和需求预测，可以实现对能源的合理调度和优化配置，提高能源利用效率，降低能源消耗和碳排放。
3. 智慧环境监测：利用大数据分析环境监测数据，如空气质量、水质等，可以实时监测城市环境状况，预警环境污染和灾害风险，提供决策支持和公众服务。
4. 智慧公共安全：通过大数据分析公共安全数据，如监控视频、社交媒体信息等，可以实现对犯罪和灾害的预测和预警，提高城市的安全防护能力。
5. 智慧医疗健康：大数据可以实现对医疗数据的整合和分析，提供个性化的医疗服务和健康管理，同时可以通过分析疾病传播和流行病趋势，提供公共卫生决策支持。
6. 智慧教育：通过大数据分析学生学习数据和教育资源，可以实现个性化的教育服务和学习推荐，提高教育质量和学生的学习效果。
7. 智慧城市规划：利用大数据分析城市人口、交通、环境等数据，可以实现对城市发展趋势和规划需求的预测，提供城市规划和土地利用的决策支持。
8. 智慧旅游：通过大数据分析旅游数据和用户行为，可以实现个性化的旅游推荐和服务，提高旅游体验和旅游产业的发展。
9. 智慧物流：大数据可以实现对物流数据的分析和优化，提高物流效率和服务质量，降低物流成本和能源消耗。
10. 智慧社区管理：通过大数据分析社区居民的需求和行为，可以实现智能化的社区管理和服务，提高居民的生活质量和社区的可持续发展。
总结起来，大数据在智慧城市的应用非常广泛，涵盖了交通、能源、环境、公共安全、医疗健康、教育、城市规划、旅游、物流和社区管理等领域。
互联网+智慧城管大数据一体化管理平台建设方案 互联网+智慧城市信息化管理平台建设方案
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智慧城管解决方案
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互联网+智慧城管一体化管理平台建设方案
互联网+智慧城管大数据一体化管理平台依照国家住建部行业标准，以“9+X”模式进行系统快速部署 和搭建。同时采取城市大数据管理信息化的方法，以3S技术为基础，借助社会热点技术，结合城市网格化管 理概念，实现了城市职能部门在“管理、服务与应急”上的三维一体，体现了城市管理的“高位指挥、高位 监督”能力，拓宽了政府“服务民生、服务社会”的沟通渠道，提升城市管理与服务水平，改善了市民的生 活和工作环境，促进城市的可持续发展。
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实景三维智慧城管信息管理平台
本系统还可与政府门户、政务微博等关联起来，提供市民报案免费下载的客户端软件，让市民在实 景地图上标注案事件位置，将案事件信息上报给坐席员，以便派单处置，从而能够更好地让市民参与到城 市管理中来，减轻城管部门压力，提高城市管理水平。
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智慧城管大数据一体化管理平台运行模式
该平台可将城市管理服务内容统一部署在云端，并将城管系统建设中的所有软件、数据、硬件打包成 服务的方式提供给市、县、区各级城管部门，实现市县城管一体化管理，降低数字城管项目建设和运维成 本，提升城市管理运行效率。
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智慧城管大数据一体化管理平台特点：管理集中高效
城管云模式让城管人员只需关注业务内容，呈现管理效能最大化。
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实景三维智慧城管信息管理平台
系统适用于各级城管业务部门，以网 格化城市管理模式为运行基础，运用信息 化方式，解决城市管理工作存在的困难和 问题，实现对各种城市管理问题的快速发 现、精确定位、及时处置和有效监督等功 能。为满足数字化城市管理新模式实施的 需要，本系统包括9大基本子模块，并可 根据实际需求，灵活扩展其他业务子模块。
大数据技术在人口流动中的应用
大数据技术在人口流动中的应用一、背景人口流动在当代社会中是一个重要的现象。
人们之间的流动对于城市和国家的经济、社会、文化等方面都产生了深远的影响。
同时，也给人口管理带来了不小的挑战。
如何实时、准确地了解人口流动情况，是每个国家和地区都需要思考的问题。
二、大数据技术的应用大数据技术可以帮助我们更好地了解人口流动情况，这主要体现在以下几个方面：1.数据采集现代社会中，各种各样的信息系统和传感器设备广泛部署，可以采集到大量的人口数据，包括个人身份信息、交通方式、旅行目的地、居住地、工作地点等，这些数据具有可视化、结构化、时效性等特点。
通过大数据技术的手段，我们可以把这些数据汇总，形成包含海量数据的数据仓库，形成基于数据分析的人口流动模型。
2.数据挖掘基于大数据技术，我们可以针对人口流动的情况进行挖掘。
例如，对人口流动轨迹进行分析，可以得到人口流动的起点、终点、途经路线、出行方式等信息。
3.数据分析基于大数据技术，我们可以对人口流动现象进行分析，得出其规律性、趋势性等。
同时，我们还可以利用大数据技术实现实时监测，在掌握实时数据的情况下，更好地掌握人口流动情况，以便及时采取应对措施。
4.数据应用所获取的数据可以为人口管理、城市规划、旅游和交通等方面的决策提供支持。
例如，在城市规划和交通管理中，我们可以结合人口流动的分析结果，优化交通枢纽的位置和数量，提高交通路网的覆盖率；在人口管理领域，我们可以利用数据模型，进行人口流动轨迹的预测和控制，对于不会转移的人口，可以进行人口普查，了解人口分布情况等。
三、实际应用大数据技术在实际应用中已经显示出了明显的优势。
下面以我国南京市为例，简要阐述了大数据技术在人口流动中的应用。
1.数据采集南京市政府依托南京玄武湖大数据应用中心，利用交通、移动通信、银行等多元化数据采集渠道，建立了南京市人口流动信息监测系统，系统能够自动抓取出租车、客运大巴、公交车等公共交通工具的GPS数据、人行道摄像头数据以及移动通信基站数据等，准确判断每个人的位置信息，反应人口流动情况。
手机信令大数据在人口调查中的应用——基于大渡口区2019年1%人口变动抽样调查
随着“互联网+”与传统产业的飞速融合，我们迎来了大规模生产、分享和应用数据的时代。
当前，运用大数据推动经济转型升级、完善社会治理、提升政府服务和管理能力已成为趋势。
近期，大渡口区统计局与中国移动大渡口分公司合作，开展了基于手机信令大数据1的人口监测，深入了解全区人口情况，为做好第七次人口普查做好前期准备工作，为区委区政府决策提供统计服务。
一、手机信令大数据课题开展情况基于重庆移动市场占有率在市场上的优势（占比62-70%，数据来源于重庆市信息通信业发展分析报告），2019年以来，大渡口区统计局多次主动与移动通信运营商沟通联系，就手机信令大数据监测范围、样本量、绘制区域图、数据来源合理性等难点问题进行了对接交流与讨论。
10月，该局与中国移动大渡口分公司签订《大数据服务协议》，明确监测范围、取数周期、统计指标及口径内容等。
通过手机信令大数据分析大渡口区（含8个镇街、四大板块）中常住人口、工作人口、流动人口、性别、年龄、户籍等指标数据，监测周期为2018年11月1日至2019年10月31日。
二、手机信令大数据监测在人口调查中的应用由于移动公司所提取的人口数据为移动手机用户的绝对数量，与政府统计调查系统的人口数据有一定偏差，本文重点对监测得到的人口相关数据进行结构性的实证比较分析。
（一）在空间分布中的应用分析从数据差异看，全区8个镇街中九宫庙街道的手机信令大数据口径常住人口占比与人口抽样调查口径相同，有6个镇街的差距在1个百分点以内，仅有八桥镇人口占比差距在1个百分点以上。
从人口分布看，全区人口分布格局继续呈现以八桥镇与春晖路街道为核心的多点分布模式。
经济罗秀凤手机信令大数据在人口调查中的应用——基于大渡口区2019年1%人口变动抽样调查1 手机信令大数据是基于移动运营商进行数据采集，利用电话网(如打电话)和数据网(如使用流量)传输通道，通过手机信令的空间位置识别、停留时间阈值辨别等技术手段，再对数据进行脱敏处理，将其换算为人口总量、结构、分布、流动等数据，基于对个人隐私的保护，移动运营商最终输出数据均为汇总数。
人口精细化治理解决方案
人口精细化治理解决方案人口精细化治理是指通过科技手段和数据分析，对人口进行精确的统计和管理，以实现人口资源的合理分配和社会秩序的维护。
以下是人口精细化治理的解决方案：1. 数据整合与共享：建立统一的人口信息数据库，整合各个部门、地区的人口数据资源，实现数据共享与互通。
通过大数据分析，掌握人口的基本信息、流动趋势和变化规律，为决策提供科学依据。
2. 人口调控与引导：根据各地的发展需求和资源状况，制定科学的人口调控政策。
通过落户政策、人才引进和流动人口管理等措施，引导人口按需分布，实现区域发展的均衡与协调。
3. 教育与就业政策：加大对教育资源的投入，提高教育质量，保障每个人口群体的受教育权益。
同时，制定就业政策，提供多元化的就业机会，解决就业问题，使人口能够实现就业稳定和收入增长。
4. 公共服务供给：完善基础设施建设，提高公共服务的供给水平。
加强医疗、养老、住房等公共服务设施的建设，解决人口的基本生活需求，提高人口的福利水平。
5. 人口健康管理：建立健全的人口健康档案和健康管理体系，加强对人口健康状况的监测与评估。
通过提供健康教育和预防保健服务，提高人口健康素养，减少疾病发生和传播风险。
6. 社会治理创新：加强社区管理，构建多层次的社会治理体系。
通过社区居民自治和社会组织参与，提高社会服务效能，增强人口对社区事务的参与和自我管理能力。
7. 法律制度建设：完善法律法规，确保人口精细化治理的合法性和公正性。
加强法律保障，保护人口的权益，维护社会秩序。
通过以上措施，人口精细化治理能够实现合理分配人口资源，促进社会和谐稳定，推动经济发展。
同时，该解决方案还需兼顾隐私保护和数据安全等问题，确保治理过程的公平、有效和可持续发展。
基于大数据的城市人口流动和空间分布分析
基于大数据的城市人口流动和空间分布分析一、引言随着科技的不断进步，以及大数据的普及应用，城市人口流动和空间分布变得越来越复杂。
这就要求我们必须运用大数据技术，对城市的人口流动、空间布局进行科学分析，从而更好地进行城市规划和管理。
二、城市人口流动分析城市人口流动是指城市内部和城市间人口的迁徙现象。
在大数据时代，我们可以通过人口普查，手机信令，公共交通，社交媒体等数据进行人口流动分析。
1.根据人口普查数据进行分析通过人口普查数据可以获得每个城市的人口结构，性别比例，年龄梯度等。
结合人口流动方向和目的地的信息，可以判断哪些地方的人口流动更为频繁，从而优化城市规划，提高城市的管理效率。
2.使用手机信令信息进行分析每一次通话都会产生电话信令数据，利用这些数据可以准确地追踪人们的移动路径与轨迹，以及人们在不同地理区域停留的时间长度。
这对于城市交通管理、城镇化过程的精细化和商圈运营等方面具有很大价值。
3.运用公共交通数据进行分析城市公交运营公司，尤其是大型的城市公共交通运营公司，它们拥有实时更新的路况信息、乘客的出行时间和人数等数据。
通过分析这些数据可以了解公交线路的使用情况，优化线路规划与客流安排，提升公共交通服务水平。
4.利用社交媒体数据进行分析人们通过使用互联网以及社交媒体平台，实时发布自己的位置信息、留言、评论等等。
通过对社交媒体上的数据进行分析，可以了解到哪些热点场所受到了人们的关注，以及对该热点场所的形象评价。
同时，还可以通过收集、分析人们的消费习惯，为商家提供便捷的精准与有效的营销服务。
三、城市空间分布分析城市空间分布是指城市内部不同功能区域的规模、数量、分布、密度、结构、配置等空间性质的分析。
在大数据时代，我们可以通过遥感技术，空间数据库，GIS等技术进行城市空间分布的科学分析。
1.遥感技术的应用利用高分辨率卫星遥感影像数据，可以进行城市建设用地变化信息提取、城市域的植被覆盖度计算和变化检测、城市道路网格化、城市水域分类与面积估算等科学分析。
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编号_____
学院电子信息工程
学生姓名蓝东翔
专业通信工程
学号090421405
二〇一三年六月
基于移动通信网络大数据在
城市人口管理中的解决方案
【摘要】阐述了大数据发展现状和发展前景，介绍了移动通信网络大数据在城市人口管理中的解决方案，研究出一套移动通信用户行为分析模型，建立了地图网格算法、人口分布算法、人口流动模型算法。
通过数据分析和数据挖掘分析了城市人口的时空分布及动态迁移情况，为大数据在移动通信网络的应用做出了有益的探索和尝试。
【关键词】大数据聚类分析行为分析模型CELL ID OD调查
l大数据发展现状和发展前景
1．1大数据发展现状
大数据(Big Data)具有4V特征，一是数据体量巨大(Volume)，数据正在以指数级速度增长，一些行业每天产生的数据量达到TB级；二是数据类型繁多(Variety)，包括以文本为主的结构化数据，以音频、视频、图片、地理位置信息等为主的非结构化数据；三是价值密度低(Value)，以视频为例，在连续不间断的视频监控中，有用数据可能仅有一二秒；四是处理速度快(Velocity)，这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征，面对海量的数据，处理数据的效率非常关键。
近年来，大数据应用随处可见。
谷歌通过分析人们在谷歌的搜索关键词，提供再捕捉服务，通过这种服务谷歌每年可以获得10亿美元的收入，亚马逊通过对其平台上互动交易的数据进行挖掘，使其在交易当中获得更好的收益。
多国政府部门将大数据技术应用到便民服务和政府执法领域，例如当一辆套牌车开往某个
停车场，基于大数据分析的车牌识别系统可以很快通知最近的交警前往执行处罚，交通部门开放运营车辆GPS数据，向市民发布道路实时路况。
1．2大数据的发展前景
随着技术创新和行业需要的推动，大数据产业已步入了快车道。
IDC报告称，在中国，与大数据建设相关的硬件软件服务在2016年将超过6亿美元。
维克托·迈尔在《大数据时代》一书中指出：大数据开启了一次重大的时代转型。
就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活、工作以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，同时更多的改变正在蓄势待发。
大数据以一种前所未有的方式。
通过对海量数据进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务。
数据是信息社会的根本要素，挖掘多变的、海量的数据，不仅能为社会提供创新的信息服务，而且能够为各行业创造价值，因此大数据应用前景非常广阔。
2移动通信网络大数据在城市人口管理中的应用
2.1移动通信网络数据的价值
运营商的数据十分宝贵，包括网络数据、用户数据、位置数据、用户行为数据、设备终端数据等。
(1)运营商拥有海量的网络资源数据，全国数以百万计的基站形成了LBS应用需要的CELL ID(CELL Identity)数据，CELL ID
是指移动通信无线网络上报终端所处的基站小区号。
(2)2010年9月1日实施手机实名制之后，在保障通信安全的同时，运营商拥有了较为准确的用户资料和消费信息数据。
（3）根据移动通信原理，网络需进行小区切换和周期性位置更新，这种定期产生的大量位置更新信息就形成了位置和轨迹数据。
（4）用户在进行发送短信、通话、数据上网、开关机等行为时，会产生大量的用户行为数据。
（5）所有终端在建立与网络的连接时，均会上报终端的IMEI 号，形成了丰富的终端设备数据。
上述5类数据，经过数据分析和数据挖掘，为行业研究和服务创新提供可靠的依据，为城市人口管理和公共安全提供决策数据支持。
2.2需求分析
随着城市经济水平的不断发展，城市人口呈现数量多、增长快、流动大等特点，给经济社会发展和社会治安带来前所未有的挑战，政府主管部门积极探索城市人口管理的新模式。
如何准确地分析人口分布和流动情况?如何采用创新手段提升管理和服务水平?采用科学的方法和先进的技术对移动通信网络数据进行数据分析和数据挖掘是一个非常好的突破口。
据工信部发布的通信行业统计数据，2012年12月底中国移动电话用户总数达到12.56亿户，移动电话普及率达92.3部/百人。
由此可见，移动通信网
络大数据将在城市人口分析和管理工作中显示出独到的优势和价值。
通过移动通信网络大数据挖掘和分析，能方便快捷地获取以下信息：城市人口分布及流动情况、城市人口OD调查、城市人口异常聚聚，特定区域的经济发展状况等。
2.3系统架构
基于移动通信大数据的城市人口管理系统架构分为4部分，如图1所示，功能描述如下：
（1）数据层，负责从外部系统获取基础数据，包括全网的话单、短信、上网流量数据，以及移动通信网络的信息数量。
外部系统在向本系统输出基础数据之前，需要开发一套程序完成原始
的格式转换和数据处理。
首先要屏蔽用户隐私信息，即用户号码信息全部剔除，输出时采用经过加密的IMSI号码。
其次需要筛选出关键字段，每条记录都是原始数据的几十个字段抽取出几个关键字段，这样能大大减少数据存储量。
(2)处理层，负责对获取的结构化和非结构化数据进行处理，并准确匹配到上层定义好的各类计算模型。
数据处理层采用了基于开源的Hadoop分布式架构，将传统ETL的数据提取、数据清洗、数据转化、数据校验工作承载在云计算平台上，大大降低了大数据的处理成本，提升海量数据处理的及时性。
(3)模型层，定义了与需求相关的3大模型：
◆位置分析模型：负责存储对城市地图处理后的信息数据，包括了网格的经纬度信息和对应的基站信息。
结合GIS地图信息，获取用户位置。
◆用户分析模型：负责存储用户信息，重点包括了用户在城市生活中重要的“居住点”和“工作点”的经纬度信息。
通过该模型可以分析用户在城市的生活轨迹。
◆用户拨打重点电话模型：负责存储城市内拨打110、119、120、122等电话的时间、地点。
通过该模型可以分析出城市的安全、消防、交通报警电话的时间、区域以及趋势。
(4)应用层，基于B／S架构，采用模块化独立封装技术与标准化应用接口，功能强大且扩展性强，可平滑扩展到城市人口管理以外的其他行业。
2．4算法描述
在进行移动通信网络海量数据分析和数据挖掘时，主要采用了聚类分析计算方法，包括地图网格算法、人口分布算法、人口流动模型算法。
聚类分析指将对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的分析过程，聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。
(1)地图网格算法：首先针对城市地图建立坐标系，将地图空间划分成为有限个单元的网格结构，所有的处理都是以单个单元为对象。
单元网格面积大于基站平均覆盖范围，因此定位精度能满足城市人口出行信息分析的技术要求。
具体方法如下：
◆针对城市地图建立坐标系，按基站小区平均半径250m，建立网格。
◆为城市的所有基站分配经纬度,从而把基站全部匹配到网格。
◆对跨行政区域的网格，在数据分析时做特别处理。
◆根据用户发生通信行为时所在的网格，精确计算用户位置和轨迹。
(2)人口分布聚类分析算法：根据用户发生通信行为所在基站位置数据和网络发起的周期性位置更新数据，以加密后的IMSI 号作为分析对象。
在时间上，按时间段计算出每个加密IMSI号出现的次数；在空间上，将加密的IMSI号匹配到叠加了网格数据的城市行政区域分布图，挖掘出每个区域某个时段的人口数量。
具体步骤如下：
◆确定移动通信网络活跃用户总数。
◆设定居住地时间为18点至次日8点，工作地时间为8点至18点。
◆根据用户发生通信行为所在的基站经纬度，计算所在网格的位置。
◆计算居住地和工作地网格内的用户数量，为了数据的准确性，以3个月为一个数据采集周期，如果一个用户出现在多个地点则以出现次数最多的地点为准。
◆根据用户网格归属统计用户的区域分布。
(3)人口流动模型算法：本项目需设置多个聚类分析对象，我们给每一个聚类设置了一个模型，然后计算满足这个模型的数据集。
主要的3个模型为位置分析模型、用户分析模型、安全监测模型。
如图2所示：
1．位置分析模型2．用户分析模型3．安全监测模型
序号模型参数序号模型参数序号模型参数1处理时间1加密后的IMSI1行政区域编码
2行政区域编码2发生时间
2网格编号及
名称
3右上经纬度3AKPU值3110、119等监测号4左下经纬度4通信次数4加密后的IMSI 5行政区域编码5居住点经纬度5发生地点经度6基站编号6工作点经纬度6发生地点纬度图2基于移动通信大数据的城市人口管理分析3个模型2．5结果输出
本项目利用移动通信网络语音、短信、上网数据及网络信令等海量数据，通过特定的算法，建立分析模型，输出了以下城市人口管理分析成果：
◆基于移动通信网络数据的城市各区域人口数量分布；
◆城市人口居住地、工作地分布；
◆城市居民OD调查（Origin Destination Survey）,即交通起址点调查；
◆城市人口连续出行轨迹；
◆城市人口异地出行量、出行目的地分布；
◆特定区域人员聚集分析；
◆城市各区域经济发展情况。
3结束语
大数据被誉为“21世纪的新石油”，运营商拥有海量的网络数据、用户数据、位置数据、用户行为数据、设备终端数据。
通过搭建大数据基础平台，进行数据分析和数据挖掘，开辟创新应用的蓝海，为相关行业提供新型信息服务从而实现价值创新，为政府的城市管理提供决策支持，运营商的数据十分宝贵，早挖掘，早受益。