大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究

李 杰，梁 晓

（洛阳铁路信息工程学校，洛阳 471000）

近些年来，大数据逐渐成为了一个十分热门的话题。它在许多领域都起着巨大的功能，不知不觉中渐渐改变了人们的生活及工作方式。就如同移动通信网络一样，早已渗透到了生活中的每一个角落。在网络发展的过程中，可以看到移动通信网络也存在着一些不足之处，这就需要对这些网络问题进行优化，大数据分析在对移动通信网络优化中起着举足轻重的作用。

1 大数据分析

大数据，顾名思义就是针对规模旁大的数据进行分析的一种手段，现在人们对各种通信网络的依赖程度大大的提高了，对网络的访问次数也数不胜数。这其中所产生的数据之大难以想象，该如何管理这些数据成为了一个难题。这就需要用到大数据分析技术了。大数据分析具有六个基本方面，即：可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和管理、数据仓库。大数据分析技术最著名的应用就是在电子商务中。在电子商务高速发展的时代，大数据分析充分的发挥了它的作用，这也就预示着，大数据分析技术的应用必将走进我们的生活。

2 大数据分析在网络优化中的应用

2.1 数据挖掘技术

所谓数据挖掘就是指对产生的大量的数据进行收集，整理等，从而得到有用数据的过程。数据挖掘的对象是未知的数据，它可以把来源不同、格式不统一的数据收集起来，进而进行筛选或处理。数据挖掘是实现大数据分析技术中最重要且最困难的一个环节，因为数据挖掘有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。其复杂程度较高，但这同时也是移动通信网络优化过程中必不可少的一方面。

2.2 数据获取技术

对于一些碎片式数据的获取，就必须采取一定的手段，大数据主要是在一段时间内对通信网络应用中产生的数据进行采集，但是又不能时刻的进行采集数据行为，这就使得采集到的数据极有可能不是完整的数据。对此，大数据中的云计算技术为此提供了一个重要方向，未来移动通信网络使用过程中所产生的海量数据就可以用云计算技术来进行采集。

2.3 预测性分析技术

大数据分析技术中预测性分析在移动通信网络优化过程中也有重要的应用功能。从大数据中挖掘出移动通信网络优化的特征，通过建立与之相关科学模型，之后便可以通过该模型带入到新的网络通信优化过程中，从而预测未之的网络优化数据。极大的增加了数据的吞吐量，保证了数据分析的有效性，也提升数据的处理效率，有助于提高移动通信网络优化的智能性。

3 大数据在移动通信网络优化中的问题

3.1 数据问题

由于移动通信网络的用户数量不断地增加，由此而生的信息传输数据量也日益增多，理论上大数据分析技术可以缓解这一现象，但在实际运用过程中任然存在一定的困难。此外，人们通过移动通信网络浏览视频，查阅资料等行为也会产生更多的重复数据量，这些数据中绝大部分的数据都是无用的，少部分是有用的数据，这就需要运用一定的手段在大量的数据中提取出有用的数据信息，这项工作是极其繁杂和困难的，也是当前对移动通信网络优化的障碍之一。

3.2 安全问题

在通信网络快速发展的步伐中，不知不觉我们已经暴漏了很多的个人信息。我们可以通过移动通信网络进行上网，聊天，购物，浏览视频等，在访问这些信息的过程中所产生的数据量是不可估量的，同时这些数据也时刻的暴漏着我们的个人信息。若想运用大数据分析技术来管理这些信息，首要的就是要保证数据信息的安全性。运用大数据分析技术的云存储可以存储这些数据，但是它的安全性并没有很高，还是存在一定的风险。一旦出现信息泄露，那么所产生的后果是不可想象的。此外，现在大部分的年轻人出门都喜欢使用移动支付，购买商品时常运用支付宝，微信等进行扫码支付，一旦出现风险，那么所产生的后果将是灾难性的。

3.3 通信业务的多元化问题

现如今，移动通信网络的应用功能越来越多，用户可以在一段时间内访问不同的网络，这就导致产生的数据过于碎片化，整理的难度增大。此外，生活中经常使用一些公共网络时，如果用户太多，就会出现网速变差、变慢等现象，这同样会导致产生的数据碎片化难以整理。还有就是存在数据结构不统一的情况，现如今，大家的网络一般都是4G 网络。但是，在一些比较偏远的地区，网络发展过于落后，还没有实现4G 网络的普及，这就使得同一平台的数据难以整合，用大数据进行分析比较困难。

4 结束语

总之，大数据技术的应用在社会的发展的过程中已逐渐成熟，对于移动通信网络优化的意义也是影响深远。针对移动通信网络优化过程中产生的大量数据，大数据分析提供了有效的数据管理以及处理方法，使得管理人员不用采取较为繁琐的方式便可以管理大量重复的或是碎片化的数据，体现出了网络优化系统的智能化、快捷化。但是，大数据分析方法的运用还存在一定的风险，如果想要灵活的运用大数据分析这一技术，就必须解决其应用过程中存在的安全隐患问题。在不久的将来，大数据的应用势必成为通信网络发展的潮流。