大数据分析在移动通信网络优化中的应用
林焕昌
中邮通网络科技有限公司 贵州贵阳 550000
[摘 要] 随着互联网技术的发展与应用，网络用户的数量不断增多，这使得移动通信网络需要不断调整和优化才能满足实际的应用。因此这对移动通信网络的发展来说是新的机遇，同时也是新的挑战。面对人们高质量的网络通信要求，应用大数据分析可以有效提高优化的速度和效果，满足人们对于网络的使用要求。而大数据分析技术应用于移动通信网络当中也可以促进自身的发展。
[关键词] 大数据分析；移动通信网络；优化措施；应用
2018年，威海移动成立多个网络专项优化攻坚组，在威海全境进行移动信号深耕细作，打造“建设广、覆盖深、信号强”的优质4G移动通信网络，确保了业内网络优势的持续领先。威海移动网络部门便开始聚焦信号使用密集区域，与区、县分公司分工合作，共同推进4G信号优化与建设工作。通过后台大数据分析与前台现场测试相结合确认弱信号分布区域，对问题点逐个击破，让客户随时随地获得更好的4G通信体验[1]。在这个过程当中，威海移动应用了大数据分析技术，优化网络质量和聚焦感知重点等方面，使得网络整体质量满意度和4G手机上网满意度不断提升。
1 大数据分析在移动通信网络优化中的应用现状
大数据分析应用于移动通信网络系统当中，不仅实现了自身分析能力的提高，同时还促进了移动网络系统的优化。具体来说，大数据分析主要应用于以下几个方面。第一是应用与用户管理方面。大数据分析技术的优点在于可以从各个角度出发对用户的情况以及移动网络的运行状况进行监测，同时将监测到的信息进行记录，这可以为移动通信服务质量的提升提供重要的理论依据。与此同时，大数据还可以对收集到的各项信息进行自动化的整合与筛选，使得移动通信网络的发展变得更加智能。第二是应用于通信计费方面。通过大数据的应用，移动通信网络可以对移动通信用户的消费情况和使用规律进行分析，从而对用户的个人偏向和喜好进行深入的挖掘，这有利于移动通信部分对用户情况的了解，从而利用这些信息进行市场的拓展和技术的优化。第三是应用于用户行为管理当中。移动通信用户之间存在着差异，这使得他们对于通信业务的选择出现了差异，因此在为用户提供服务的时候，需要充分结合用户的个性化需求。而应用了大数据分析就可以对用户的网络使用习惯以及频率做出充分的整合与分析，这样就可以在进行业务推送的时候做到更加的精准。
爱走极端：有的地方为实现污染物总量减排目标，随意限制、禁止建设畜禽养殖场（区）。 “禁养区”是指禁止建设达到各省级人民政府设定养殖规模以上养殖场所的区域，规模养殖标准参照各省规定，对于规模以下的养殖户来说，不是要禁止其养殖行为，而是指导其做好养殖污染防治工作。
2 大数据分析在移动通信网络优化应用当中存在的主要问题
2.1 数据问题
由于网络的共享性使得移动通信网络当中信息的更新速度较快，新信息产生的数量比较多。与此同时，网络用户数量的增加也是的网络覆盖的范围不断扩大，这也使得移动通信网络数据的量不断增大。即使应用了大数据分析技术，面对如此庞大的信息量，也无法在短时间内实现对信息的有效处理。这使得大数据分析需要从海量的信息网路网络当中提取到有用的信息，从而进行分析和整合。信息和数据熟练地迅猛增长使得数据处理的速度降低，这会对网络优化产生不良的影响[2]。
GC-MS接口温度280 ℃，EI离子源，离子源温度230 ℃，四极杆温度150 ℃，电子能量70 eV，发射电流34.6 μA；倍增器电压1624 V，质量范围29～500 u，对总离子流图中的各峰经质谱计算机数据系统检索及核对Nist 2005和Wiley 275标准质谱图，初步鉴定出42种挥发性化学成分，用峰面积归一化法测定了各化学成分的相对质量分数。
今年初，辽宁销售润滑油分公司下发了《加油站昆仑车用油陈列指导意见》，要求每季度推出一款商品促销组合，提升客户黏性。同时，要求积极开展加油站内一体化广告宣传，在站内、外投放平面海报及宣传品，充分利用室外地堆及货架实物展示吸引进站顾客眼球。
2.2 资金问题
在进行网络优化的时候，安全问题是必须要考虑的问题。由于大数据分析技术使用时间较短，因此安全技术方面还并不成熟。但是安全问题对于移动通信网络来说是十分重要的问题，这对于系统的稳定性具有重要影响。如果大数据分析在优化移动通信网络系统的时候出现了安全问题的话就可能会导致网络无法稳定运行，造成网络瘫痪，为用户的上网带来不便。与此同时，在进行数据分析的时候，需要借助于云储存技术来对信息和数据进行记录，在这个过程当中也可能会出现不同程度的安全问题，比如信息和数据的泄露、丢失等。
2.3 安全问题
在使用大数据分析进行移动网络优化的时候，资金问题也是重要的问题。这是由于大数据分析技术对于网络信息的处理是一个长期的过程，并不是短时间内就能够完成的，尤其是对于复杂和海量的数据，大数据分析系统需要较长的时间才能完成整合与分析。因此在这个过程当中需要长期和充足的资金支持才能使得优化项目顺利进行。与此同时，由于不同地区的信息和数据存在着一定的差异性，因此移动通信网络的建设成本也进一步提升，从而增加了成本的投入。
3 解决大数据分析在移动通信网络优化应用当中存在问题的措施
3.1 健全网络性能大数据存储技术
移动通信网络的优化首先要做好数据的采集，这项工作主要涉及用户的使用、用户业务、用户信号等多个方面。在用户使用方面，主要包含信号的质量、导频时长等因素；在业务数据方面，主要是集中在用户的话务方面，包含有信道的卡化率、话务量等因素；在用户信号方面，主要是指信号的测试，测试内容有驱动数据测试以及话务质量数据测试，驱动测试在固定的路线采集不同的呼叫手段和方式[3]。
3.2 健全网络性能大数据处理技术
不同数据源的传输往往不是同步进行，在实际处理过程中需要做好对中间件数据处理技术的优化，发挥出异步传输的优势，使数据处理的吞吐量得到有效提升，进而增强数据的处理能力。随着大数据的应用，可以将不同数据源之间的数据进行耦合，方便大数据基础构架设计的收缩以及扩展。
3.3 健全网络性能大数据分析技术
网络优化的主要方向就是保证信号有良好的覆盖率，需要通过以下几个方面来实现。首先是优化准备。需要对数据的类型进行明确，同时了解数据优化的方向以及网络基点，准备相应的测试工具。其次是优化测试。需要借助驱动测试以及话务质量测试，实现对数据的高效获取。最后是分析阶段。需要从虚拟化存储设备中对数据进行提取，对数据结果的来源进行明确，找到针对性的措施。
4 结语
总的来说，在移动通信网络当中使用大数据分析技术可以实现对系统的优化，但是在这个过程当中也会在数据、资金和安全方面存在威胁，因此为了更好地应用大数据分析，就需要从大数据储存、处理以及分析这三个方面探讨解决的措施，为移动通信系统的运行创造良好的环境。
参考文献：
[1]杨栋.针对基站聚类和用户行为分析的移动通信网络资源优化技术研究[D].北京邮电大学,2014.
[2]张小军,任帅,申丹丹.浅析4G环境下数据挖掘在移动通信网络优化中的运用[J].电子技术与软件工程,2014(08):208-209.
[3]陈琦,贾元华.基于人工鱼群算法的移动通信网络基站覆盖优化问题[J].北京交通大学学报,2013,37(06):99-102.
[中图分类号] F626.5
[文献标识码] A
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