大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究

冯潇

摘  要：随着新的移动通讯技术的进步和互联网的迅速发展，我国的移动通讯客户已经达到了10亿级规模以上，而移动通讯客户对移动通讯数据的要求也越来越高，我国移动通讯技术经过一系列发展过程，目前已步入稳定期，稳定期求发展就必须创新，在国家的鼓励与支持下，我国在移动通讯5G领域获得重大突破，成功引领业内发展。

关键词：大数据;移动通讯;信息数据;网络

引言

伴随着5G时代的到来，人们对网络通信的要求越来越高。这不仅将改善移动通信的发展，而且将为人们的日常生活提供便利。但是，现阶段网络优化还存在一些需要解决的问题，因此工作人员应不断更新优化网络的相关技术，以保持移动网络通信的稳定运行性能，并使其适应人们的需求。

一、大数据的概念及特点

大数据是基于大量数据的进化产品，显然与传统的大规模数据形式不同。传统的大规模数据形式过分强调规模，没有固定的含义和特征。大数据的概念不仅可以概括数据的大小和传播速率，而且可以概括大数据的特征，具有很强的综合性。大数据的特征主要包括以下四个方面：一是信息数据量大，而TB是其最小的度量单位。第二个是信息数据类型很多，即数据多样化。它不仅具有丰富的信息数据结构形式，而且还包含半结构化和非结构化信息数据。第三是信息数据的价值相对较低，与普通数据不同。第四，信息数据的获取速度更快，提高了用户的喜爱度，处理信息数据的频率也惊人。

二、移动通信网络优化在大数据背景下存在的问题

大数据环境下移动通信网络生成的信息数据量大，种类繁多，增加了信息数据处理的难度。另外，我国的移动通信网络具有良好的发展前景，用户群庞大且不断增加，这暴露出一系列问题。在这种气氛的影响下，优化的网络通信信息数据的覆盖范围也发生了变化，不同级别的用户群体对移动通信网络的要求也不同。处理信息数据的难度继续增加。在系统运行期间，不可能从大的基础上从信息数据中提取有价值的信息数据，这增加了信息数据的处理时间，降低了处理的及时性，并降低了移动通信网络的优化速度。

在此阶段，我国的网络环境仍处于基本治理阶段，但治理效果微乎其微。人们在网络环境中获得资源时，极易受到特洛伊木马的恶意攻击，无法保护用户的个人隐私。特别是在当前信息数据量迅速增长的阶段，如果您不关注网络安全问题，则会增加信息系统瘫痪的可能性。

一方面，尽管移动通信网络更加全面，但与之匹配度较高的服务站却很少，不能满足用户的基本需求，降低了用户对移动网络的青睐。另一方面，用户对传输业务有很高的要求，并且移动通信网络不能满足他们的要求。同时，很难组织网络传输的信息和数据。由于大数据技术的局限性较强，与移动通信网络技术相结合应用的过程中，容易增加资金流量的产生，提升了系统运营成本，无法满足移动网络建设的后期发展。由于优化移动通信网络需要经历较长的时间，优化效果与地区科学技术发展水平及经济发展水平息息相关，这就提升了经济落后地区的网络优化难度，延缓了农村移动通信事业的发展。

三、移动通信网络优化中大数据分析的具体应用及策略优化

（一）如何应用移动通信网络优化中大数据分析

大数据分析在移动通信网络中最典型的应用技术就是数据挖掘，下面将对其具体应用进行详细的介绍：

一是基站建设地点的选择。移动通信网络一般包括三个方面：交通活动的分析，干扰信号的控制以及通信中掉话的处理。如果要提高移动通信网络运行的稳定性，必须注意基站建设地点的选择。也就是说，只有满足信息数据覆盖的要求，并与站点建设站点周围的建筑物和环境集成，才能确保移动性。通信网络吸收各种信号的能力。数据挖掘技术常用的计算方法有遗传计算方法，神经网络计算方法，搜索禁忌计算方法等，既可以单次使用，也可以联合深度使用。员工需要根据基站的建设需求选择合适的计算方法，并以最合理的建设成本进行投资，以获得最大的优化效果。二是处理通讯中的故障问题。在移动通信网络的实际发展中，通常是从终端阻止呼叫的情况。当出现此类问题时，工作人员可以根据运行数据，利用异常点的检测方法进行处理，以作为参考，以定位和分析故障点，并给出最有效的解决方案。大数据分析中的数据挖掘技术可以及时分析此类故障问题，并预测和分析其他容易发生掉线故障的区域，协助员工完成故障预防工作，防止同类问题再次发生，提高系统运行稳定性。第三是提高系统对干扰信号的控制精度。传输期间信号的干扰是移动通信网络中最常见的问题。基于大数据分析的数据挖掘技术可以准确地确定干擾的位置和情况，并以系统运行的信息数据为补充来产生干扰。有效地解决这些问题，以便为通信网络的运行创造良好的环境。第四是提高交通活动分析的准确性。大数据分析在移动通信网络中的应用也可以在交通活动的预测分析中进行。交通活动的准确预测和分析结果可以为移动通信运营商提供高度可行的硬件投资建议。如果话务量活动的预测分析结果较小，而与实际结果的偏差较大，则会形成话务量溢出，从而降低后来的移动通信运营商的利润。如果交通活动的预测分析结果高于实际结果，则会引起移动。通信运营商的过度投资会造成一定程度的资源浪费。在此基础上，员工可以使用时间序列方法连续预测交通活动的高峰期，并以此为基础来制定调整硬件设备的计划，以防止将来出现问题。

（二）优化大数据分析在移动通信网络优化中的相关策略

一方面，应加强移动通信网络的应用能力，以提高处理信息数据和存储信息数据的能力。在网络优化工作中，处理数据是关键，但是数据库很大，这使得系统优化很困难。因此，在处理数据时，有必要设置相应的检索标准来选择信息数据，这不仅可以为用户的工作提供方便，而且可以保证信息优化和传输的安全性能。员工还需要注意提取分类数据的相关工作，融合各种形式的存储以最大程度地减少信息数据占用的存储空间。另一方面，加强机构管理在优化移动网络通信中的作用。员工不仅必须提高移动网络运行的安全系数，必须更新相关技术以实时保护网络安全，还必须防止犯罪分子利用特洛伊木马窃取用户个人计算机中的高价值信息以换取非法利益。移动网络运营商应与当地政府合作，以积极的态度开展相关工作，完善监督机制和做法，切断一切利用网络获取用户隐私信息的渠道，为人们提供方便的工作和学习环境。环境。同时，移动网络运营商还应该在优化开发阶段，选择合适的优化方法阶段，选择测试方案，选择测试阶段以及优化工作的后期阶段采用大数据差异化策略，以保持流畅性。用户对移动通信网络的使用情况。

四、结论

综上所述，近几年我国移动通信网络在科学技术蓬勃发展的影响下已经取得了阶段性的进步。大数据是时代发展的产物，作为专业的技术人员要灵活运用大数据分析对基数较大的信息数据进行分析和整合，维护通信网络运行的安全性能，为社会的可持续发展提供技术支持。

参考文献

[1]  解文博;大数据在移动通信中的应用研究[J];无线互联科技;2018年05期

[2]  王国强;大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究[J];科技经济导刊;2019年14期

[3]  李发吉;大数据分析在移动通信网络优化中的应用探讨[J];数字通信世界;2018年08期