大数据技术在移动通信网络优化中的运用分析
大数据分析如何提升电信网络的质量与速度
大数据分析如何提升电信网络的质量与速度在当今信息化社会，电信网络已经成为人们生活和工作中必不可少的一部分。
而随着大数据技术的不断发展和应用，大数据分析正逐渐成为提升电信网络质量和速度的有效手段之一。
本文将就大数据分析在电信网络领域的应用进行探讨，从而了解大数据分析如何提升电信网络的质量与速度。
一、大数据分析在电信网络中的应用及优势1.1 大数据分析在用户行为分析中的应用通过对大量用户数据的收集和分析，电信运营商可以了解用户的行为习惯、需求以及使用习惯，从而针对性地进行网络优化和服务提升。
比如，运营商可以根据大数据分析的结果，精准推送个性化的套餐、服务或优惠活动，提高用户满意度和忠诚度。
1.2 大数据分析在网络故障诊断中的应用电信网络中的故障诊断一直是运营商需要面临的重要问题。
而大数据分析可以帮助运营商实时监测网络状态，及时发现并定位网络故障。
通过对海量数据的分析，可以借助机器学习和人工智能等技术手段，快速准确地找到网络故障点，缩短故障修复时间。
1.3 大数据分析在网络优化中的应用电信网络的优化对于提升网络质量和速度至关重要。
而大数据分析可以发挥重要作用，通过对用户数据和网络数据的深入分析，找出网络拥塞点、瓶颈以及资源分配不合理的问题，并提出相应的优化方案。
这些方案可以使网络负载更加均衡，提高网络吞吐量和传输速度。
二、大数据分析在电信网络中的具体应用案例2.1 基于大数据的网络拥塞预测和调度优化通过大数据分析，运营商可以实时监测网络负载和拥塞情况，并利用预测模型进行网络拥塞趋势预测。
当预测到拥塞即将发生时，运营商可以采取相应的调度优化策略，如调整网络资源分配、实施流量限制等，从而有效避免网络拥塞发生，提高用户的网络使用体验。
2.2 基于大数据的异常流量检测和安全防护大数据分析可以通过监测和分析网络中的异常流量，及时发现并阻止恶意攻击和数据泄露等安全风险。
运营商可以建立起基于大数据的异常流量检测模型，通过实时监测网络流量，准确识别出异常行为，并采取相应的安全防护措施，保护用户隐私和网络安全。
基于大数据的无线网络优化模式研究
基于大数据的无线网络优化模式研究无线通信技术的快速发展和广泛应用，使得无线网络优化成为一个重要的研究领域。
随着大数据技术的兴起，利用大数据分析和处理方法来进行无线网络优化成为了一种新的研究方向。
本文将探讨基于大数据的无线网络优化模式，并分析其在实际应用中的价值和挑战。
一、无线网络优化的背景和挑战无线通信技术的不断进步和普及，使得用户对无线网络的需求日益增加。
然而，由于无线信道受限和无线设备多样性等因素的影响，无线网络面临着诸多挑战，如网络容量、覆盖范围、干扰抑制等问题。
因此，无线网络优化成为了提高网络性能和用户体验的关键任务。
然而，传统的无线网络优化方法往往以理论模型为基础，缺乏实际网络的准确数据。
这导致优化结果与实际网络的差距较大，且很难满足不断变化的网络需求。
此外，无线通信网络的规模庞大，传统的优化算法难以对大规模数据进行高效处理和分析。
因此，如何利用大数据技术来解决无线网络优化的问题成为了一个新的研究方向。
二、基于大数据的无线网络优化模式基于大数据的无线网络优化模式结合了大数据分析和处理技术与无线网络优化算法，旨在提高优化效果和网络性能。
具体而言，基于大数据的无线网络优化模式包括以下几个方面的内容：1. 数据采集与准备：利用大数据技术收集和处理无线网络运行数据，包括用户数据、业务数据、网络状态数据等。
同时，对数据进行清洗、转换和归类，为后续的优化算法提供准确可靠的数据基础。
2. 数据分析与建模：基于大数据分析技术，对收集到的数据进行统计分析、时序分析、关联分析等。
通过数据挖掘和机器学习等方法，建立无线网络的模型和预测算法，为网络优化提供支持。
3. 优化算法与决策：基于建立的模型，利用大数据技术实现优化算法的设计和实现。
包括资源分配算法、功率控制算法、干扰抑制算法等。
同时，通过有效的决策模型，实现对优化算法的自适应调整和动态更新。
4. 优化效果评估与优化：利用大数据分析方法，对优化结果进行评估和分析。
人工智能助力无线通信网络优化
人工智能助力无线通信网络优化随着人工智能的快速发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，人工智能在无线通信网络优化方面发挥着重要的作用。
本文将深入探讨人工智能如何助力无线通信网络优化，并分析其在这一领域的具体应用。
一、无线通信网络优化的挑战随着移动互联网的普及，用户对无线通信网络的需求也越来越高。
然而，由于信道干扰、频谱资源有限等问题，无线通信网络面临着诸多挑战。
例如，在高密度区域，用户之间的干扰严重，导致网络拥塞和信号质量下降。
因此，如何优化无线通信网络，提高用户体验成为了亟待解决的难题。
二、人工智能在无线通信网络优化中的应用1.自适应调制识别与优化自适应调制技术可以根据通信环境的不同，动态调整调制方式，提高信道利用率。
然而，传统的自适应调制算法只能基于通信链路的信号强度进行优化，无法准确识别干扰源。
而人工智能可以通过对大量数据的学习，实现自适应调制的优化。
通过深度学习算法，可以将大量的信号数据与干扰源进行匹配，识别出干扰源并采取相应措施进行优化。
2.智能辅助网络拓扑规划网络拓扑规划是无线通信网络优化的重要环节。
传统的拓扑规划方法往往需要依赖人工经验，并且存在一定的主观性。
而人工智能可以通过对大量网络数据进行分析和挖掘，生成智能化的网络拓扑规划方案。
通过运用机器学习算法，人工智能可以自动提取网络拓扑的特征，并结合用户需求进行智能化优化，提高网络覆盖率和容量。
3.智能干扰消除干扰是无线通信网络的一大难题，会导致信号质量下降和网络拥塞。
传统的干扰消除方法通常需要依靠人工分析和干预，但效果不尽如人意。
而人工智能可以通过对大量干扰数据进行学习，提取出干扰源的特征并进行智能分析。
基于深度学习的算法可以实现干扰源的自动识别，并采取相应的消除措施，提高无线通信网络的性能。
三、人工智能在无线通信网络优化中的优势1.实时性传统的无线通信网络优化方法通常需要依靠大量人工操作和分析，消耗时间和人力资源较多。
而人工智能可以自动从海量数据中学习和分析，实现实时的网络优化。
大数据技术在通信工程管理中的应用
大数据技术在通信工程管理中的应用摘要：进入二十一世纪，在我国社会经济水平不断提升下，带动了我国科技的进步。
现阶段，我国已经提前进入了数字化时代，大数据技术等高科技技术被广泛应用于各大领域。
通信工程作为推动我国城市化建设及社会经济发展的主要原动力，也应用到了大数据技术，并逐渐走上数字化化发展道路。
大数据技术的应用不仅能够完善通信工程管理体系，还能够提高通信工程的数据信息处理能力及数据计算能力，实现对各种数据信息的高效管理，为城市化建设及通信领域发展等提供数据支持，从而推动整个社会进步及发展。
关键词：大数据技术；通信工程管理；应用分析引言根据通信业统计公报数据显示，电信、移动、联通等几大基础网络运营商在2021年的建设资产投资达到4058亿元。
在5G、物联网等新技术、新业务的应用，以及国家“新基建”战略要求的大力推动下，通信工程建设将继续呈现蓬勃发展的态势。
通信工程具有工期要求紧、质量要求高、场地分散、环境多变、影响因素较多、难以有效控制等特点。
经过几十年的发展，通信工程建设项目的管理水平得到了很大的提高，逐步踏入了规范化的管理道路。
1大数据技术的内涵“大数据（bigdata）”也被称为“巨量资料”，实质上就是各种数据信息的综合体现，具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五大特点，已经成为IT行业重要工具，能够满足各种数据应用需求。
大数据技术是指用于处理、分析和管理大规模数据的技术及工具的统称，与其他现代技术相比，大数据技术不仅能够处理大量数据，还能够提高数据传输速率、优化数据结构，能够分析和处理海量数据，为各行业及场景提供数据支撑。
2大数据相关技术2.1数据采集数据采集是通过RFID射频技术、传感器或移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化数据，是大数据技术应用的基础。
数据采集一般分为数据智能感知层和基础支撑层。
人工智能技术在无线通信中的应用
人工智能技术在无线通信中的应用引言人工智能(AI)技术在无线通信领域的应用正日益受到关注和重视。
随着无线通信技术的不断发展和普及，AI技术的融入为无线通信带来了更多的可能性和机遇。
本文旨在探讨人工智能技术在无线通信中的应用，分析其对无线通信行业的影响，以及展望未来的发展方向。
一、人工智能技术与无线通信的结合1.人工智能技术概述人工智能是指利用计算机科学技术来模拟、延伸和扩展人的智能。
它包括机器学习、自然语言处理、专家系统、知识表示、模式识别等领域。
AI技术的发展为无线通信的智能化提供了可能。
2.无线通信的发展和应用无线通信技术是指利用电磁波进行通信的技术，包括移动通信、卫星通信、无线局域网等。
随着移动互联网的兴起和发展，无线通信技术已经逐渐渗透到人们的生活和工作中，成为现代社会不可或缺的一部分。
3.人工智能技术与无线通信的结合人工智能技术与无线通信的结合，主要体现在对无线网络的管理优化、信号处理、安全防护、智能设备等方面。
通过AI技术，无线通信系统可以更好地适应环境变化、提高系统容量和覆盖范围、提高通信质量和效率。
二、人工智能技术在无线通信中的应用1.无线网络的管理优化人工智能技术可以对无线网络进行智能管理和优化，实现动态资源分配、自适应调整、故障诊断和预测维护等功能。
通过对大数据的实时分析和处理，AI技术可以提高无线网络的利用率和性能。
2.信号处理和频谱管理在无线通信系统中，频谱是宝贵的资源。
人工智能技术可以通过智能信号处理和频谱管理技术，实现对频谱的高效利用、干扰抑制和频谱共享，提高系统的频谱利用效率。
3.智能安全防护无线通信系统的安全问题一直是重点关注的问题。
人工智能技术可以通过智能识别和预测技术，实现对通信系统的安全防护，包括对恶意攻击的识别和防范、对系统漏洞的自动修复等功能。
4.智能设备和智能服务人工智能技术还可以实现智能设备和智能服务，为用户提供更加智能化、个性化的无线通信体验。
例如，通过AI技术，可以实现智能终端设备的自适应优化和定制化服务，提高用户体验和满意度。
联通网络大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
作为我国通信行业的重要参与者，中国联通拥有庞大的用户群体和丰富的网络数据资源。
通过对这些数据的深入分析，可以洞察用户行为、优化网络服务、提升运营效率。
本报告将从联通网络大数据的采集、处理、分析及应用等方面进行探讨，旨在为我国通信行业的发展提供有益参考。
二、联通网络大数据采集1. 数据来源联通网络大数据主要来源于以下几个方面：（1）用户行为数据：包括通话记录、短信记录、上网记录等。
（2）网络运行数据：包括基站流量、网络质量、故障信息等。
（3）设备运行数据：包括设备状态、性能指标、维护记录等。
（4）市场调研数据：包括用户满意度、市场竞争情况等。
2. 数据采集方式联通网络大数据采集主要通过以下几种方式：（1）实时采集：通过数据采集系统，实时获取用户行为数据、网络运行数据等。
（2）离线采集：通过数据备份、日志分析等方式，获取设备运行数据、故障信息等。
（3）市场调研：通过问卷调查、访谈等方式，获取用户满意度、市场竞争情况等。
三、联通网络大数据处理1. 数据清洗在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据整合将来自不同来源、不同格式的数据整合成统一的数据格式，便于后续分析。
3. 数据建模根据分析需求，建立相应的数据模型，如用户画像、网络质量预测模型等。
四、联通网络大数据分析1. 用户行为分析通过分析用户通话记录、短信记录、上网记录等，可以了解用户的使用习惯、偏好和需求，为产品设计、市场营销等提供依据。
2. 网络质量分析通过分析基站流量、网络质量、故障信息等，可以识别网络瓶颈、预测网络故障，为网络优化和维护提供支持。
3. 设备运行分析通过分析设备状态、性能指标、维护记录等，可以评估设备健康状况，预测设备故障，提高设备运行效率。
4. 市场分析通过分析用户满意度、市场竞争情况等，可以了解市场动态，制定合理的市场策略。
5G技术在通信工程中的应用分析
5G技术在通信工程中的应用分析目录1. 内容综述 (2)1.1 5G技术概述 (2)1.2 5G技术在通信工程中的重要性 (3)2. 5G技术的主要特点 (5)2.1 高速率 (6)2.2 大连接 (7)2.3 低时延 (9)2.4 高可靠性 (9)3. 5G技术在通信工程中的应用分析 (11)3.1 5G移动通信网络 (12)3.1.1 无线接入网 (13)3.1.2 无线核心网 (14)3.2 5G在物联网中的应用 (15)3.2.1 智能家居 (16)3.2.2 智能城市 (18)3.2.3 工业物联网 (19)3.3 5G在增强移动宽带中的应用 (20)3.3.1 超高清视频传输 (21)3.3.2 4K/8K视频直播 (22)3.4 5G在工业自动化中的应用 (24)3.4.1 工业机器人 (25)3.4.2 智能制造 (26)3.5 5G在车联网中的应用 (27)3.5.1 车载通信 (29)3.5.2 高速公路通信 (30)4. 5G技术在通信工程中的挑战与解决方案 (31)4.1 网络部署与优化 (32)4.2 安全性与隐私保护 (33)4.3 能耗与维护 (35)4.4 标准化与互联互通 (36)5. 5G技术发展前景与趋势 (37)5.1 技术演进 (39)5.2 应用拓展 (40)5.3 行业影响 (41)1. 内容综述本文档旨在全面探讨5G技术在通信工程中的应用及其对行业的影响。
首先，我们将简要介绍5G技术的基本原理和发展历程，以便读者全面理解5G技术的概念及其优势。
其次，我们将详细分析5G技术在通信工程中的多个应用场景，包括但不限于移动互联网、物联网、智能交通系统、远程医疗和智慧城市建设等。
通过对具体案例的解析，进一步展示5G技术如何提升用户体验、优化网络性能和促进各行各业的数字化转型。
接下来，本文档还将讨论5G技术在实际应用过程中可能面临的挑战和问题，例如频谱资源的有效利用、网络架构与覆盖范围优化以及安全与隐私保护等。
大数据技术在通信工程管理中的应用
关联分析技术
关联规则挖掘
利用关联规则挖掘算法，寻找不同数据之间的关联性，并建立起 数据之间的关联规则，发现数据中的潜在价值。
频繁项集挖掘
通过找出数据集中频繁出现的项集，发现数据之间的强关联关系， 提高对数据的理解和利用率。
序列模式挖掘
分析数据之间时间序列上的关联性，发现序列模式，预测未来趋势 和行为。
通信工程管理领域的数字化转型与发展
01
业务流程数字化
通过大数据技术推动通信工程管理领域的业务流程全面数字化，提高管
理效率，降低企业运营成本。
02
数据驱动管理
实现以数据为核心的管理模式，让数据为企业决策提供有力支持，提高
ห้องสมุดไป่ตู้
决策的科学性和准确性。
03
创新发展模式
大数据技术有助于企业在通信工程管理领域探索新的发展模式，如基于
数据的增值服务、数据驱动的商业模式创新等，为企业创造新的增长点
。
感谢您的观看
THANKS
技术选型
技术更新
根据通信工程管理的实际需求，选择合适 的大数据技术，包括数据存储、处理、分 析等方面的技术。
随时关注大数据技术的发展动态，及时引 进新技术，提升技术水平。
人才引进与培养
构建技术团队
积极引进具有大数据技术背景的专业人才 ，同时加强内部培训，提高现有人员的技 术水平。
组建专门负责大数据技术应用的技术团队 ，确保大数据技术在通信工程管理中的顺 利实施。
数据挖掘技术
数据清洗
在对大数据进行处理之前，需要 进行数据清洗，去除重复、无效 、错误等数据，保证数据的质量
和准确性。
特征提取
通过算法和模型对数据进行分析， 提取出数据中的关键特征和属性， 为后续的关联分析和预测分析提供 基础。
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
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堡垒 ！±！ ！查 ！塑 匾 圃 大数据技术在移动通信网络优化中的运用分析 宋宇晨 （南京邮电大学 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ０ ３）
【摘要】伴随互联网时代云计算技术的广泛应用，推进了大数据技术水平的不断提升。应用大数据技术使移动通信 网络逐步优化。移动通信网络当前主要有２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ网络，面对通信网络的快速发展，进一步使其得到不断优化，呈 现出有效的应用大数据技术是当前刻不容缓的问题。本文细致分析了移动通信网络优化过程中使用大数据技术面临的各 种问题，针对性地给予解决措施，推进移动通信网络技术的持续性发展。 【关键词ｌ大数据技术：移动通信网络；优化 【中图分类号】ＴＮ９２９．５；ＴＰ３１１．１３ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００９－５６２４（２０１８）０４—００７１—０３
１引曹 移动通信网络技术的发展，推进了移动通信网络覆盖 范围的进一步扩展。在这种形势下合理利用大数据技术使 移动通信网络呈现更为完善的发展状态，是目前亟待解决 的问题。移动通信网络只有采用科学的方式应用大数据技 术，才能为其发展奠定基础。 ２大数据定义和特点 大数据属于近几年新兴概念，各个领域各个行业针对 于大数据有不同的理解，归纳总结以下，大数据可以理解 为在新处理模式下形成的具备较高发现能力、流程优化能
用安全性就必须完善计算机网络安全管理制度 。首先， 学校要明确操作人员的职责及用户使用的规章制度，对每 个使用环节进行安全评估；其次，对学生进行大力的网络 道德教育，将网络安全教育纳入到日常教育教学中，并通 过讲座、广播及板报等形式提高其安全网络的意识，规范 其网上行为，构建一个良好的校园环境，从而树立他们正 确的思想观念，培养其高尚的情操，促使他们将智慧用到 正道上；另外，学校要采用相关的软件加强对校园网络的 监控，监视文件或信息在传输期间的路径是否正常、是否 有人恶意拦截等现象，从而全方位提高高校计算机网络的 安全性。 ３．２定期对师生进行计算机网络安全培训 高校是学生学习生涯的关键阶段，也是为社会培养高 级人才的重要场所，对学生正确人生观、价值观及世界观 的形成有着重要的影响 Ｊ。因此，各高校应定期组织全校 师生进行计算机网络安全的培训和学习，确保师生都能熟 悉网络安全相关的法律、法规，并掌握一些安全措施。一 方面，学校要强化师生的安全意识，引导师生对重要的文 件和数据进行加密处理并养成备份的习惯，在使用完电脑 后一定要关机后再离开；’一方面要教导师生学会对一些保 密及敏感数据在登录使用完后及时退出网页，不轻易开启 一些来路不明的电子邮件，避免黑客的侵入；另一方面要 叮嘱师生对自身的电脑安装有效的杀毒软件，以全面提高 师生的网络安全意识，提升师生对网络安全威胁的处理能 力，从而确保用网安全。 ３．３加强校园计算机网络使用安全的控制与管理 除了上述安全管理措施外，技术层面的措施也是必不 可少的。为了全面提高校园计算机网络使用的安全性能， 学校可以采取以下措施进行控制与管理：第一，根据不同 年级、不同专业及教师教学的需求对入网访问服务器进行 控制，授权后才能进行访问，且控制入网时间及相应的工 作网站；第二，学校要聘请专业、能力强的计算机人才对 校园网络进行管理和维护，检查网络线路、服务器、计算 机系统等是否安全，定期对校园网的软件进行杀毒，并对 一些病毒、补丁或者漏洞等进行跟踪和收集，然后发布到 校园网站上，提醒师生注意不要点击，以减少网络安全威胁 第三，学校要加大对计算机网络的投入，开发或购买一套 能够将暴力、色情等不良信息过滤、隔离在校园网外部的 系统，将网络安全威胁降到最低，从而为学生的身心健康 发展提供一个良好的环境；第四，在校园计算机系统中安 装防杀病毒软件，及时发现并清除计算机系统及网络中的 病毒，以免病毒侵犯、繁殖，确保校园网络不被恶意破坏。 ４结语 网络是把双刃剑。在信息技术与科技高速发展的今天， 计算机网络给人们的生活及工作带来了无限的便捷，但也 引发了许多的安全威胁。在高校校园中，学校一定要定期 对校园网络进行安全排查，积极找出计算机网络使用过程 中存在的安全威胁，并采取有效的防范措施，以确保校园 网络安全，让计算机网络更好的为教师及学生服务。
【参考文献】 …１卫书铭．浅议计算机信息网络安全技术和安全防范措施之我 见Ⅲ．电子世界，２０１７，０３：２０－２１． ［２】２孙悦，魏艳艳．计算机网络安全面临的威胁及其防范措施…． 电子测试，２０１７，ＺＩ：１２ｒ＋１２４． 【３】刘冠秀．高校计算机网络安全威胁与防范措施探讨【Ｊ】．网 络安全技术与应用，２０１７，０４：１ ３６＋１９０． 【４】陈彤．计算机网络安全及其防范措施探讨［¨．电脑知识与 技术，２Ｏ１７，０１：Ｉ１－１２．
作者简介：袁国瑞（１９８０－），男，汉族，河北省武邑县，本科， 实验师，研究方向：计算机应用与管理
７１ 匾 圃堡： 墨 ±！ 簦 ！查堑 塑 力的信息资产集合。相关学者认为，大数据是对信息进行 收集、整理、储存、管理、分析的一种数据处理器。从技 术角度分析，大数据并不是一个计算机就能轻松完成对数 据的处理工作，而是分布式架构形式的计算机进行分析整 理数据工作。大数据具备较多优势特点，其主要特点是数 据容量大、数据处理可以实现统一性、信息采集快速准确、 通过多种方式进行数据处理呈现出来的复杂性特点。大数 据技术的明显优势，使其能够在各个领域中得到应用和推 广，适合应用大数据技术的领域主要是信息化时代迫切需 要转型的企业、为消费者带来产品和服务的企业等。大数 据能够帮助这类企业准确的处理和分析数据，一些面临整 改的企业，大数据能够通过精确的市场分析，得出企业转 型风险系数，为其指明转型的具体方向。这些都推进了大 数据的推广应用。 ３应用大数据技术过程中发现的问题 ３．１移动通信网络数据量较大 移动通信网络使用大数据技术，面临当前移动通信网 络覆盖量的逐步加大，用户逐渐增多，移动网络基站数量 也呈现明显的提升趋势。这就造成移动通信网络的数据量 居高不下。因此在这种状况下想要细致分析移动通信网络 产生的数据，对于移动网络通信工作来看需要承受海量数 据任务。 ３．２网络建设周期较长，资金投入不断提升 移动通信网络的建立在各个区域中都有不同的数据结 构和数据性质，因此建设过程中并不能保持同时进行的状 态。这就造成需要增加投入资金和延长建设周期。移动通 信网络建设目前面临数据整合问题，应有效地将获取到的 信息整合在一个管理平台上。 ３．３移动通信网络优化过程中带来的数据安全隐患 大数据技术具体涵盖了数据存储、分析、处理、管理 及其他相关内容。移动通信网络在优化过程中应用大数据 技术，极易为移动通信网络数据造成数据安全隐患。特别 是应用大数据技术的储存功能，当前看来，最普遍的是云 储存技术的应用。云储存技术能够促进移动通信网络快速 存储数据信息，并且将数据存储统一设置为一个数据平台， 尽管移动通信网络数据的收集较为简单，然而不可避免在 这个过程中数据存储呈现出的严重安全问题。极易造成移 动通信网络数据丢失或者数据损坏，将为移动通信网络带 来严重的负面影响。 ４在移动通信网络中具体应用大数据技术的方式 ４．１应用大数据技术的存储功能 移动通信网络用户以及移动通信网络基站每天都将产 生大量数据信息，如果将所有的数据信息都进行存储和整 理将耗费大量时间和精力。应用大数据存储功能可以根本 上解决这一问题。移动通信网络每天产生的大量数据，采 用存储虚拟化方式来针对性的解决数据存储问题。大数据 技术存储的根本宗旨是虚拟化存储，把结构完全不同的数 据储存在同一个同台中，使动态变化容量降低，与此同时 保持资源存储占据较小的能源消耗，根本上减少了移动通 信网络的管理支出，压缩了资金成本。 ７２ ４．２在移动通信网络优化过程中应用大数据技术 在移动通信网络优化过程中应用大数据技术具体能产 生四个方面的优势效果。一是大数据优化准备阶段。在该 阶段应对移动通信网络需要优化的数据目标进行进一步确 认，经过确认后对优化过程中用到的工具和资料进行妥善 准备；二是大数据优化测试阶段。面临该阶段的优化，测 试人员首先应收集数据，开展ＤＴ／ＣＱＴ测试。该阶段的开 展应以准备阶段为基础。三是分析阶段。该阶段优化分析 人员注重优化分析存储的所有数据，分析内容包括信号覆 盖以及信息切换问题，分析工作完成后需要进行总结并且 针对性的提出解决方案，圆满结束分析工作。四是调整阶 段。在该阶段针对于天线射频以及后台参数两项内容开展 具体优化调整。天线射频的优化调整其目的在于使移动通 信网络覆盖区域内实现通信质量的提升。后台参数的优化 调整更加注重于保障移动通信工作运作的正常开展，在出 现错误参数时能够立即展开调整，避免移动通信故障的出 现，推动移动通信事业的健康发展。 ４．３设立专门的大数据技术管理制度 面对移动通信网络优化，在优化过程中使用大数据存 储技术能够有效保障移动通信网络数据呈现出快速、稳定 的发展。但是数据安全问题必须得到重视。针对于数据安 全问题，移动通信单位应针对性的设立大数据技术管理制 度，并且持续性地优化该制度。完善的大数据技术管理制 度能够有效监控网络数据，保障移动通信网络数据具备安 全性特点。只有保障了移动通信网络数据的安全性，用户 才能放心使用，更多的用户参与到数据使用过程中才能提 升移动通信单位的利润，从而推动移动通信单位的持续性 健康发展。 ４．４在移动通信网络数据获取中应用大数据技术 移动通信网络数据拥有大量用户，并同时覆盖多个基 站，这种情况下产生的数据信息量极大。所以，数据的获 取和收集工作量较大。移动通信网络在数据获取和数据收 集过程中应用大数据技术，能够降低移动通信单位工作人 员的工作量，提升收集数据的精确性，以此来呈现出一箭 双雕的效果。 ５结语 总的看来，当前已经迎来了大数据时代，特别是移动 通信网络在逐步完善、逐步优化的过程中，应用大数据技 术将有效减少移动通信单位的工作量。传统移动通信网络 在数据收集、数据整理、数据存储、数据分析等方面遭遇 的繁琐问题，应用大数据技术都将得到有效解决。此外， 建立完善的大数据技术管理制度，针对于网络数据安全隐 患问题，应用完善的管理制度将有效防止出现网络数据丢 失问题或者网络数据被损坏的现象。应用大数据技术是保 障移动通信行业技术进步的标志，也为移动通信单位面对 白热化的行业市场竞争提升了竞争力，移动通信单位能够 面临激烈的市场角逐稳操胜券，呈现出健康持续性的发展。
【参考文献】 ［１】于东江．移动通信网络优化中大数据技术的运用初探［Ｊ】