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摘要：当今先进的移动通信技术越来越普及，仅我国国内的移动通信用户就猛增至 10 亿级规模。近年来，众多移动互联网应用的不断涌现，比如微信、微博以及 QQ 等，移动通信用户对于这类业务的需求逐年增加，相关的标准也不断进步。基于此，对当前移动通信网络进行不断改进以及优化势在必行。基于此，阐述了移动通信应用大数据进行网络优化的现状，指出目前移动通信网络优化在应用大数据方面的困难主要有网络体系庞大难调控、网络应用存在时间差造成优化滞后，以及业务多导致数据碎片化加剧整理难度等，提出移动通信网络优化的各个阶段均需要相关的数据贯穿其中，希望能够为网络优化工作开展提供依据，从而不断克服网络建设难关。
关键词：大数据分析；移动通信网络优化；应用
前言：进入新世纪以来， 计算机网络技术的应用范围越来越广泛，计算机网络技术不仅促进了信息技术的融合，更扩大了移动通信网络的数据规模，使人们进入了大数据时代。 我国的通信市场非常广阔，发展前景不可估量，将大数据技术合理地应用在移动通信网络中，可以促进我国通信市场的发展，提高现代科技的应用效率。
1.大数据技术和移动无线网络概况
大数据在移动通讯网络中有效应用的前提是对大数据技术进行解读，弄清楚大数据技术与移动网络之间的衔接点到底在哪里。
1.1大数据技术概括
大数据所容纳的资料内容是非常巨大的，甚至大到超出了目前主流软件工具所能够有效获取以及合理应用的范围，以帮助企业管理者进行科学决策以及帮助制定影响目标精准的资讯信息。大数据技术能够从各种繁杂冗余的信息资料中，精确找到企业发展所需要的有价值的信息，并且以最为快捷的方式达到高速处理的效果，从而实现数据信息价值的最大化。在传统的信息处理技术中，比较分散以及隐晦的信息是很难被发掘出来并且也难以产生有机联系，更谈不上恰当处理。而大数据技术的出现可以作为网络建设和优化服务的基础手段，对于移动通信领域的变革影响是巨大的。具体来说，大数据技术包括数据存储、数据处理以及数据分析技术，是系列技术的集合体。在数据存储中，使用最多的是云存储，这是在云计算概念基础上延伸出来的，顾名思义就是用分布式的文件进行集群应用，从而使不同类型的设备能够进行协同创新工作；数据处理也是属于分布式架构技术的一个分支；数据分析是最为复杂的一项技术，需要从存储的大量繁杂数据中找到数据之间的规律，比如通过数据挖掘以及智能技术的有效应用找出两个数据之间的关系等。
1.2移动通信网络概况
EVDO是专门针对分组数据进行的业务优化程序，主要应用基础是高频谱利用率的码分多址技术，因为频率达到了一定的优化程度，因此可以在带宽为1.25 MHz的前提下实现
1.3Mbps的高速数据传输
当然这个数值已经达到了峰值，如果想进一步提升的话难度会非常大，但是在大数据的帮助下可能会实现。LTE的网络优化研究当下是比较热门的，是由3GPP协同制定的通信系统，便于进行技术标准的不断更新与实施，通常有两种模式需要注意，一是基于频率的分工FDD-LTE，二是基于时效的分工TD-LTE，从而实现上下行无线链路的区分和不同时间区分。这几张差异较大的网络并存的结果就是优化难度特别大，不论是频率还是时效都已经接近极限，继续上升时衰耗较快，需要更多基站的同时加大了彼此间的干扰。
2.大数据分析在移动通信网络优化中的问题
2.1数据问题
当前的大数据技术面临着数据过大的问题。 在移动通信网络发展的过程中，网上用户在不断增加，通信网络的范围在不断扩大， 而移动通信网络所产生的数据量也在不断上升。因此数据问题成为目前移动网络通信工作所要面临的重要问题之一。
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2.2资金问题
当前的大数据技术面临着资金问题。 运用大数据技术建构移动通信网络的过程中， 需要综合考量不同区域的数据结构和性质， 因此在具体的工作中会增加移动通信网络的建设周期和成本， 使资金链面临短缺问题。 一旦网络建设周期延长，投入的资金不够，移动通信网络将无法真正实现优化。
2.3安全问题
当前的大数据技术面临着安全问题。 在大数据技术中，具体包括数据的分析、储存、处理等内容，也就是说大数据技术和移动通信网络的安全问题密切相关，一旦技术出现漏洞，移动通信网络的数据就会出现安全隐患。 在大数据技术中，拥有存储功能的是云储存技术。 云储存技术可以将大量的移动通信网络数据放在统一的平台之上， 但同时也加大了数据丢失的风险，影响移动通信网络的安全。
3.大数据分析在移动通信网络优化中的应用方法
3.1应用存储功能
优化移动通信网络，应该应用大数据技术的存储功能。 移动通信网络的用户在不断变化，每天都要更新大量的数据，而且这些数据都需要进行妥善管理和保存。 在这一过程中，可以应用大数据技术的存储功能， 将存储虚拟化作为解决存储问题的有效策略。 应用大数据技术的存储功能实际上就是应用了虚拟化存储的方式， 把结构不同的数据放在统一的信息平台之上，进行集中管理。 这种方法可以降低数据的动态变化容量，和储存海量数据所需要的能源，因此可以降低数据管理成本，节省资金投入。
3.2采用阶段策略
优化移动通信网络，应该采用阶段性的策略，具体来说包括以下的四个方面： ① 将大数据技术应用在移动通信网络优化中的准备阶段。 在这一阶段中，首先应该确立移动通信网络的优化目标，根据目标选择优化的工具和材料。 ② 将大数据技术应用在移动通信网络的测试阶段。 在这一阶段中，测试人员要记录相关的数据， 并进行比对， 然后对移动通信网络开展DT 测试，检验大数据技术的应用效果。 ③ 将大数据技术应用在移动通信网络的优化分析阶段。 在这一阶段中，相关的工作人员应该对储存的海量数据进行优化分析， 具体包括信号覆盖、信息切换等等，在发现问题之后，技术人员要制定相应的解决方案，完善分析结果。 ④ 将大数据技术应用在移动通信网络的优化调整阶段。 在这一阶段中，需要对天线射频和后台参数这两个换进进行优化调整。 只有调整天线射频和后台系数，才能保证移动通信网络的通信质量， 让移动通信网络正常运作，避免出现通信故障问题，阻碍移动通信行业的长足发展。
3.3健全管理制度
优化移动通信网络，应该健全管理制度。 虽然目前我国已经将大数据技术广泛地应用在移动通信网络中， 但是安全问题仍然是一大难题。 面对这种情况，移动通信网络部门应该建立健全大数据技术的管理制度，规范技术的应用流程，对移动通信网络进行动态监测，保障移动通信网络的数据安全。 当前网络个人信息被盗的现象屡见不鲜，为了提高用户的信任度，吸引更多的用户使用移动通信网络， 移动通信部门必须健全管理制度，保证数据安全，维护用户的合法权益。
3.4获取数据信息
优化移动通信网络，应该获取相关的数据信息。 移动通信网络的用户非常多，而且其所跨越的时间、空间维度都很大，这些用户在移动通信网络留下的海量的数据信息， 使数据获取工作难以为继。 在进行数据的获取和收集工作时，移动通信网络可以应用大数据技术，减少人力和物力的投入，同时增加数据的准确度。
结束语：大数据视野下，移动通信网络优化就是一个进行系统数据存储以及处理分析的过程，其中找到影响网络优化的瓶颈是核心，弄清楚移动通信网络优化在应用大数据方面的困难，能够有针对性地进行数据挖掘以及提取。由本文的分析可知，大数据技术对于移动通信领域的变革导向作用极为重要，已经被广泛应用于移动通信的各种工作，而移动通信网络优化的各个阶段均需要相关的数据贯穿其中，大数据的采集以及分析是进行网络优化的重要前提，能够为网络优化工作开展提供依据，如果在优化实践中能够切实做好大数据的整合应用，定能不断克服网络建设难关。
参考文献：
[1]赵刚--大数据: 技术与应用实践指南--电子工业出版社--2015
[2]漆晨犧--电信企业大数据分析、应用及管理发展策略--电信科学--2015
论文作者:麦雪龙
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年2月下
论文发表时间:2017/6/14
标签：移动通信论文; 数据论文; 网络论文; 技术论文; 阶段论文; 大数论文; 信息论文; 《建筑学研究前沿》2017年2月下论文;