大數據分析在移動通信網絡優化中的應用

郭天科

(中通服咨詢設計研究院有限公司,江蘇 南京 210019)

0 引言

大數據分析以網絡為載體,使用數據庫、Web 頁面等技術,通過對海量的信息進行挖掘和整合,對其中有意義的內容展開有效的加工與表達。 大數據包括大量復雜而又抽象的數據集,規模龐大且具有價值性。 同時,在移動通信領域里,大數據庫就是指將各種類型信息存儲于相應格式或者是應用軟件里形成的一種網絡模型和工具庫。 它對非結構化和數量巨大的信息進行全面收集、整合,并通過對大數據的整合與分析,預測未來用戶在使用移動通信網絡過程中可能出現的問題,基于此將大量復雜且具有潛在價值或有意義的資源集中起來加以利用。 目前,主要應用的是將聚類技術與模式識別技術相結合的方式來構建模型分析系統,同時大數據分析作為一種新型研究方式被廣泛應用于各種領域:如智能機器人在疾病控制、醫療診斷等方面的應用,為成千上萬的人提供了便利和幫助。

1 大數據分析的概念以及核心技術

1.1 大數據分析的概念

大數據分析是指對大量的非結構化、半自動化以及有價值信息進行處理和分類,通過統計方法來獲取海量復雜系統中所蘊含的有用信息,并將其轉化為可直接使用或間接利用的模型。 在移動通信網絡優化過程當中,人們要做的是大量收集整理原始數據,受傳統技術條件的限制,無法將收集到的海量信息加以科學化的整合,繼而獲得準確可靠的量化指標。 因此,需要對大量不具備分析功能的工具進行有效處理,引進先進信息技術,對建立模型等工作中存在的實際問題加以研究和解決。 大數據分析是基于移動通信網絡的信息存儲、處理和計算等,在移動通信業務中,對大量數據進行收集,并利用相應的軟件來實現用戶之間資源共享以及維護客戶與運營商間的合作關系[1]。

1.2 大數據分析的核心技術

在大數據分析中,其核心是通過對海量信息進行處理和分類,將其轉化為有價值的有效形式,而移動通信網絡優化系統可以利用這些信息來實現用戶之間的交流與溝通,其核心技術主要是分布式文件系統(WebServer)、分布式數據庫系統(SBA/ILOFTOSE)。其中,傳統媒體是以大容量為基礎的信息傳播方式和信息處理手段為主要特點,而移動通信則采用了基于網絡中高速的數據傳輸模式,目的是更好地提高移動通信系統的傳輸效率,降低企業內部運營成本。 人們可以通過建立一個完整、準確和高效特征的信息處理機制來實現對用戶需求的有效分析,并提供更加精準的服務。 利用大數據挖掘技術將其與傳統計算機相結合,以達到更精確定位目標客戶的目的。 此外,還應該運用大數據分析方法實現網絡優化,將網絡資源配置到不同的業務流程,幫助企業掌握市場發展動向,為企業帶來更為可觀的效益。

2 當前移動通信網絡優化過程中存在的問題

2.1 缺乏數據挖掘的能力

移動通信網絡優化的目的是實現用戶和服務端之間的信息共享,提高信息傳輸效率,降低生產成本,提升客戶體驗。 大數據分析是一項十分復雜、龐大而又細致的工作。 在移動通信網絡優化過程中,應對用戶行為展開研究,須從大量信息中找出具有代表性、有價值性以及可操作性的信息。 然而,我國大部分企業并沒有建立完整的數據庫來支持這些資料的存儲和查詢。 移動通信業務流程管理方面缺乏相應系統的技術支撐。 對于大數據分析而言,缺少數據挖掘能力是當前急需解決的問題之一。 沒有建立一個完善的數據分析數據庫,導致大數據分析存在漏洞,無法為用戶提供更好的服務、產品與功能。

2.2 大數據分析不成熟

移動通信網絡優化需要對大數據進行整合分析。然而,目前的大數據分析技術還不夠成熟。 當前,社會環境變化較大且具有一定復雜性,導致很多問題不能得到及時處理甚至無法解決。 因此,如何更好地實現有效的移動通信網絡優化效果有待進一步探討研究。當前,無線網中存在著寬帶傳輸量不足、帶寬分布不均以及寬帶質量低等問題。 終端接入能力較弱和設備容量小等一系列問題限制了其發展速度。 用戶端性能較差等相關因素導致數據流量波動較大,影響通信效率。一些終端接入點沒有進行合理規劃,使得網絡資源利用率不高、資源浪費情況嚴重。

3 大數據驅動5G 網絡與服務優化

3.1 大數據驅動5G 網絡的效果

數據分析的主要目的是及時、全面和系統地了解移動通信網絡優化中所產生的問題,并提出相應解決對策。 人們通過5G 無線網絡的應用可以在實際生活中可以發現一些潛在的影響因素,比如:用戶是否有免費發送郵件或接收信息的情況;手機是否能夠正常運行。 技術人員基于大數據分析技術做出應對措施,來降低風險發生概率以及減少損失。 因此,在移動通信優化過程中,對數據資源的有效利用,可以幫助用戶認識到其應用價值,提升用戶體驗。 移動通信系統需要針對不同類型客戶群體制定相應的業務流程,提升企業服務質量[2]。

3.2 移動通信網絡優化的作用

在大數據分析下,移動通信網絡優化中的業務流程和服務模式是影響用戶滿意度以及企業效益的重要因素。 人們通過對客戶進行細分后可以更加精準地制定營銷策略。 在傳統通信環境下,移動通信設備具有一定的缺陷,無法滿足人們日常需求。 隨著5G 時代的到來及信息技術發展進程加快,手機終端數量激增且不斷更新換代,因此需要更多新類型產品來支撐移動網絡流量和提高服務質量,只有這樣才能更好地適應市場變化。 移動通信網絡優化的結果能夠有效地促進大數據分析在電信應用中發揮作用。 例如:基于用戶特征信息,通過對用戶行為、使用習慣等方面進行研究和分析以及通過收集大量的手機通話記錄以及其他相關信息來發現客戶需求是大數據時代最為常用的方式,利用數據挖掘技術可以從多角度獲取更有價值且用戶感興趣的內容,并將其轉化為文本或數字媒體文件。

4 移動通信網絡優化中大數據分析的應用策略

4.1 基于大數據分析,結合相關理論進行實際應用

移動通信網絡的優化需要充分利用大數據分析技術,并結合相關理論進行實際應用。 首先,企業可以通過對當前用戶群以及其他客戶信息的收集與整理,將數據作為移動互聯網絡發展方向的重要參考內容。 其次,根據不同類型、不同性格群體制定對應的策略方案,以促進企業更好地發展和進步。 在此過程中,要注重對網絡資源的有效整合,優化網絡資源配置工作,從而實現大數據分析背景下通信行業在實際應用中存在問題的對策研究。 最后,在大數據分析的過程中,要對大量的信息進行有效利用,以保證發揮最大效用。 因此,企業必須將海量非結構化數據和文本、半結構性非可分文件等作為基礎內容,同時也可以運用云計算技術來處理這些不確定因素所導致的價值變化問題。 企業通過大數據庫技術建立優化移動通信網絡體系后,需要對大量的原始信息進行分析與整合以確保能夠有效利用這些資源并實現高效發展的目標。

4.2 大數據的應用策略,優化網絡資源

在移動通信網絡中,大數據分析是一個非常重要的應用。 它不僅能夠對用戶信息進行收集、整合和分析,還可以通過大數據挖掘技術,發現并處理海量非結構化數據。 開發人員建立模型,花時間尋找有效的檢索關鍵字或者關鍵詞,找到目標對象和關鍵詞之間存在的關聯性。 在對網絡中各個媒體資源進行統計時,開發人員往往會忽略一些能夠影響搜索效率和結果準確度的信息內容。 因此,在移動通信網絡優化中,大數據分析的應用策略對于移動互聯網來說非常重要,需要對當前我國現有手機用戶進行調查和研究,根據調查結果制定出相應措施。 結合不同地區、人群以及環境等因素,開發人員合理選擇處理方法,并將優化網絡資源作為重點工作內容。 整合與分析大數據,有效挖掘數據,實現價值最大化的目標。 開發人員須有效處理移動通信網絡數據,從而促進移動通信網絡的優化,加強大數據儲存功能的應用;完善大數據技術安全管理機制。

4.3 建立相應數據庫,提高數據挖掘能力

在移動通信網絡優化中,大數據分析技術是一個關鍵的支撐工具。 它能夠對移動通信設備進行有效的監測和管理。 開發人員需要將所有的信息收集起來并通過特定形式及時上傳服務器,建立相應數據庫系統,輔助整個數據處理過程,實現高效化數據處理。 利用大容量存儲介質對海量信息資源進行合理分類、儲存以及應用等操作,從而提高網絡安全防范能力及實際工作效率。

在大數據分析過程中,人們可以通過對大量信息進行整合,利用這些有效的數據,將其分類處理。 例如:移動通信網絡的建設首先要保證傳輸線路和信號質量;其次,確保移動設備能夠正常運行;再次,傳輸過程中要確保不會出現斷網等問題;最后,從源頭上減少干擾因素等一系列措施,提高大數據分析價值在使用方法與技術方面的效用。 在對信息收集、篩選以及過濾時,人們同樣可以通過這些有效方式進行優化處理[3]。

5 結語

移動通信網絡是大數據分析的產物,它對社會發展和人類生活具有重要意義。 當前,人們已經進入了信息時代,隨著互聯網技術的不斷提高以及人們需求水平日益提升,移動通信網絡成為龐大且復雜、極具價值的信息產業鏈條中不可或缺的組成部分。 然而,有效利用這些巨大且有價值的資源,需要相關部門與行業相互配合。 這一過程要求移動通信網絡優化管理和服務工作跟上發展步伐,從業人員采取基于移動通信網絡優化大數據分析的應用策略。 人們在大數據分析中使用了大量的信息,篩選出有用信息,通過對這些資源和內容進行有效挖掘之后,能夠更好地了解用戶對于各類產品價值的認知。