大数据分析在移动通信网络优化中的应用探析

刘 炜

（广东海格怡创科技有限公司，广东 广州 510665）

1 大数据技术应用于移动通信网络优化中的主要问题

1.1 资金问题

随着社会的发展和进步，通信技术也在迭代过程中进步，这不仅需要技术资源和人力资源的支持，也需要大量的资金支持。移动互联网络作为一项重大的基建建设，需要投入大量的启动资金，并且工程时间较长，一旦出现一部分技术进步，不可能将所有布置的网络全部更新换代。同时，网络优化是一个需要很长时间去完成的工作，需要在现有平台针对不同区域进行构建。此外，移动互联网络回收成本的周期较长，因为短期内无法偿还前期投入的成本，所以应当是一项长期性投资，这也使得资金问题成为通信网络优化的主要压力[1]。

1.2 数据问题

如今，越来越多的人正在使用移动通信。从移动通信网络诞生至今，人们的日常生活与之息息相关，每天通过在网络中产生大量的数据来交流，使用次数越多，信息传递的频率就越高。通信网络中存在大量的冗余数据，这些数据会导致通信网络阻塞，因此移动通信网络优化很大一部分是针对数据优化[2]。

1.3 安全问题

移动互联网可以拉近人与人之间的距离，方便各个组织和个人进行信息的传输，但也会带来相关的安全问题。安全性问题从信息网络产生之初就受到大家的广泛关注，信息传递是否安全，隐私是否不受侵犯都需要有安全性的保证。但是通信网络的安全性问题一直没有能得到完全解决，这使得人们必须花费大量的时间精力来维护。同时数据的持续上涨也会对系统安全性造成隐患，这也是通信技术持续优化的重要部分[3]。

2 大数据技术在移动通信网络优化中具体体现

2.1 决定优化策略

为了建立移动通信网络，有必要充分了解当前各级实施信息技术的巨大优势。首先是明确参数优化的策略，对各级数据进行精准优化。其次是通过比较，对优化前后的数据进行DT测试，确定哪些优化策略较为有效。最后是将优化策略与通信流程相结合，通过大数据分析来识别运行过程中可能出现的问题，从而找到解决问题的方法。利用良好的移动通信网络平台可以制定出更加长远的策略，以保证移动网络的安全性和稳定性[4]。

2.2 注意存储类型

利用信息技术对移动通信网络的数据存储进行分配，需要注意数据存储类型的分辨。常规数据是信息沟通产生的，如果使用移动数据作为存储的数据，那么就需要备份用户信息[5]。因此，当信息对数据有重大影响时，不仅要识别其功能，而且还应注意其存储的方式方法。首先需要确定信息范围并对其进行分析，该技术通常不断发展和更新。同时通过优化技术将信息结构和含义集成到新的模式中，即具有不同形式的多种类型，并将其放在相对统一的平台上，这样有利于降低信息的动态容量。

2.3 开发管理信息系统

目前，信息技术在各个领域中都发挥着重要作用，从科学领域逐渐发展到其他更多领域，但这需要大量的有效信息[6]。利用诸如密钥的信息技术可以更好地解决信息安全问题，同样为了吸引更多的用户关注信息技术，帮助他们增加对该程序的了解，有必要开发更大的管理信息系统。

2.4 获取数据信息

目前，中国大约有1×109个网络用户，这些用户有自己的需求，通过网络连接到的蜂窝通信的特点和需求也不一样，存在很大的区别，很难做到差异细节[7]。但是大数据技术可以解决此问题。如今，利用大数据，各个部门通过信息技术在有效检索和从数据收集中获得有用信息的效率都得到了提高。数据收集得到了大数据的优化和支持之后，得到的通信网络系统可以使数据更加准确和客观。

3 当前移动通信网络优化中面临的问题

我国的移动网络分为两部分，一部分是无线通信，另一部分是交换网络。前者为移动网络的基础，后者的主要作用与传统的PSTN网络一致。系统构成如图1所示，随着各种仪器设备的增加，网络优化进入到新的发展阶段，这个阶段以降低掉话率和通话建立失败率等无线指标为主要目的。无线网络的部分虽然为移动通信网络的实现提供了现实基础，但是存在一些缺点，其稳定性低于一些传统的网络，而复杂性却更高，因此在将网络扩展到移动连接性的方式中存在许多困难[8]。

图1 系统构成

4 移动通信网络优化中大数据分析的应用策略

4.1 合理化应用大数据功能

合理化应用大数据的过程从简单的数据工作开始，共分为4个步骤。第一步是前期准备工作，主要是准备前期的工具和数据信息，这个过程中以优化数据为目标。第二步是测试工作，测试检测大数据得到的分析数据是否正确，并通过测试结果反过来进一步改善优化技术。第三步是优化分析工作，需要更多地依赖于技术人员。技术人员对移动通信网络进行详细地数据分析，分析信号不稳定的原因和信息覆盖的空白区域，并制定详细的解决方案。第四步是调整通信设备背景参数和天线频谱，保证通信的稳定性[9]。

4.2 分阶段优化

通信网络的优化需要分阶段进行，强大的信息技术网络使得数据传输速度不断提高，数据传输能力也不断加强，可靠的移动通信技术可以帮助运营商更好地分析运行性能和通信效果。通信优化一般分3个阶段，第一个阶段是时间测试阶段，该阶段的移动网络用户在不断变化。第二个阶段是优化分析阶段，根据优化策略将网络逐渐变得更好，这个阶段信号采集的效率尤为重要，能更好地优化数据交换和使用的速度。第三个阶段是优化调整阶段，优化策略确实能在一定程度上优化通信水平，但在实际部署中要适配各个方面，因此需要对部署策略进行相应调整，同时整合前两个阶段的情况，提供更加长远的优化方案。

4.3 在组分析下安装后台数据优化模型

移动网络拥有众多用户信息存储在通信网络中，在对数据模型进行简化分析时能够支持相关数据描述和有关网络信息备份，因此需要对大量数据进行优化[10]。根据数据序列号对数据进行权重调整，由此创建了逻辑指标系统，建立了如表1所示的类分析模型。

表1 聚类分析模型

4.4 完善大数据技术管理机制

在优化中心环境过程中需要用到大量关键技术，好的技术需要好的机制进行管理，管理内容包括存储空间管理、网络使用管理以及信息安全数据分析。在管理过程中需要根据实际应用情况不断优化管理机制，为移动通信网络提供更加稳定的运行环境。

4.5 加强关键安全信息分析技术

信息安全也是需要关注的部分，大数据分析仅对信息方面进行创新，但对于信息的安全性没有办法保障，一旦在信息提取的过程中遇到安全方面的问题就可能造成网络瘫痪。目前，在通信网络中使用大量的云存储技术，该技术可以将信息进行存储，但存储的安全性无法保证，从而会威胁整个系统的安全性，甚至导致信息丢失和泄露。因此需要加强关键信息安全分析，为用户提供良好的网络环境，确保用户信息的安全。

5 大数据分析在移动网络优化中的具体应用

5.1 在用户管理中的实现

移动网络中，用户通过基础信息分析技术可以获得大量实时数据，这些大量的数据也为测试人员带来了巨大的挑战。运营商有效处理海量用户信息时，需要对大数据技术进行智能化管控，提升通信服务的针对性和用户的体验感，从而提升运营商的经济效益。

5.2 支付系统

通信系统要想为用户提供更快更有效的信息服务就必须投入更多的资金，因此资金回收是通信部门一个重要课题，这是一个漫长的过程。针对不同类型的客户，提供不同版本的收费标准，以实现更快的资金回笼。

5.3 在用户行为管理中的应用

随着短视频和移动互联网络的发展，人们的精神文化需求通过互联网的各种途径能够得到快速满足，而传统技术已经无法在短时间内对大量的数据进行目标分析，通信系统需要提供新的技术，满足用户多元和个性化的需求。

5.4 使用本地用户管理信息

目前，随着智能手机的接入，用户的位置信息能够轻易被访问。面对庞大而复杂的客户群，客户的数量在持续增加，范围也在扩大。在这样的背景下，数据分析的难度非常大。而大数据技术可以准确地分析基站信息，并且可以处理大量的用户信息，从而全方位覆盖用户位置，为用户提供优质服务，同时可以严格管控用户地理位置信息，优化服务质量。

6 结 论

大数据分析对于移动通信来说具有广泛的意义，能够有效提高整体质量，为数据分析提供更加优质的条件。移动通信网络优化中，大数据分析的应用策略及其在移动网络优化中的具体应用有很多，通过该技术优化移动通信网络可以促进我国通信行业的发展。