摘要：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。数据优化是移动通信网络技术中的重中之重，也是发展的基础，所以工作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基础。
关键词：大数据分析；移动网络；优化；应用
1大数据分析和移动网络概念阐述
1.1大数据分析技术
大数据分析技术是大数据时代背景下一种应用较为广泛的技术，它可实现对海量数据信息的分析、处理，并从中挖掘出隐藏的信息价值，从而最大程度的让这些信息发挥其应有的作用。大数据分析技术在多个行业都得到了广泛应用，并且普遍取得了好的应用效果。大数据包含的数据量巨大，这些数据的价值密度非常低，大数据分析技术可从纷繁复杂的大量数据信息中提取出与分析目标相关的具体信息，使得大数据的价值密度高度浓缩，在此基础上实现对大数据的各种利用，如辅助人类做出准确决策。另外，大数据分析技术可高效、快速的进行数据处理、分析，人们可应用大数据分析技术实现对相关数据的实时分析，保证数据分析结果的时效性。随着互联网、移动通信网络的普及率不断增大，可获取的数据信息资源也在呈现爆炸式增长，获取的海量数据通过大数据分析技术处理能真正为人们所用。
1.2移动通信网络
移动通信网络是移动网络设备与固定网络设备或移动网络设备与移动网络设备之间的通信介质。移动通信网络实际上可看作是通信网络的分支，由于移动通信网络能让客户不受时间、地点的限制使用网络，因此受到了广大用户的喜爱。当前，我国移动通信网络尚处于 4G 时代，随着 5G 技术发展的不断成熟，5G 网络已开始进行推广应用，移动通信网络的服务质量将会取得进一步的提升。另外，人们对移动通信网络的各项要求不断提升，移动通信企业除了不断提升移动通信网络的通信质量，还应通过移动通信网络的优化不断提升其他方面的服务能力。而将大数据分析技术应用到移动通信网络优化当中，可有效提升其优化水平和优化速度。
2 移动通信网络优化在大数据背景下存在的问题
2.1通信网络存在安全威胁
现阶段，我国网络环境仍处在基础治理阶段，但治理效果微乎其微，人们在网络环境下获取资源时，极其容易被木马病毒恶意攻击，无法保障用户的个人隐私。特别是信息数据数量急剧增加的现阶段，如果不重视网络安全问题，将会提升信息系统运行出现瘫痪的可能。
2.2缺少足够的资金扶持
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。
2.3通信网络覆盖范围较广且用户业务需求不断转换
一方面，虽然移动通信网络的综合性较强，但与其匹配度较高的服务站却少之又少，不能够满足用户的基础需求，降低用户对移动网络的好感度。另一方面，用户对传输流量的要求较高，移动通信网络无法满足其要求，同时网络传输的信息数据整理难度较大。
3 大数据分析在移动网络优化中的具体应用
3.1大数据分析在用户行为管理中的应用
用户行为管理也是移动通信网络优化过程中的一项重要工作，想要提升用户行为管理水平，移动通信企业必须将大数据分析技术应用其中。移动通信网络的用户行为多样化，而且行为类型划分较多，因此在进行用户行为分析时难度较大。随着移动通信网络用户数量的增多和移动通信企业提供服务类型的增多，用户行为的复杂性也在逐渐提升，而面对海量、多样、复杂的用户行为信息，必须采用大数据分析技术才能对其进行高效、准确的处理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆利用大数据分析技术对用户行为进行全面分析，使得移动通信企业对用户行为习惯有更加深入的了解，帮助移动通信企业推出更多具有针对性的服务，进一步提升企业经营效益。
3.2大数据储存应用
大数据分析技术中一项突出的功能就是数据储存功能。对数据进行采集后，庞大的数据量如何储存至关重要，虚拟化数据储存技术的应用实现了网络用户数据安全高效的储存。通过对不同来源的数据量进行扩展、压缩和分析整合，然后将不同的数据结构存放在数据信息平台上进行统一管理和保存，不仅节约了储存资源，扩大了移动通信网络数据的储存容量，而且实现了对动态资源的高效储存管理。构建虚拟化数据储存技术是一项复杂的系统工程，需要相关部门提供足够的资金支持，当虚拟储存方式达成后，工作人员通过大数据平台就可以优化移动通信网络。
3.3大数据分析应用
移动通信网络优化的目的是保证信号良好的覆盖率，具体可以采取以下步骤进行优化：第一步在优化前期需要明确大数据的类型，了解数据优化的方向以及网络基点，同时还要备好合适的测试工具，以方便随时进行测试工作；第二步通过借助话务质量测试和驱动测试两种方式进行优化测试，实现对数据的高效获取；第三步提取虚拟化储存设备中的数据，分析数据来源，查找数据源之间的差异，制定针对性的措施；第四步优化调整后台参数和天线射频。
3.4大数据处理应用
由于不同数据源传输步调不一致，因此可以采取异步传输的方式进行数据处理。通过运用中间件数据处理技术，可以充分发挥异步传输的优势，增强数据处理的吞吐量，从而提高数据处理效率和保证移动通信网络的安全性。例如，在数据传输的高峰阶段，工作人员可以将不同的数据源进行耦合，以获得更多的有效信息，然后优化大数据基础构架，从而提高基础构架的扩展能力和收缩能力，保证数据处理的安全性。
3.5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，应强化移动通信网络的应用能力，提升处理信息数据能力和存储信息数据能力。网络优化工作中，处理数据是关键，但数据基数较大，提升系统的优化难度。因此，在处理数据时需要设定相应的检索标准对信息数据进行选择，这不仅可以为用户的工作提供便利，还可以保障信息优化及传输的安全性能。工作人员还需要注意提取分类数据的相关工作，将多种形式的存储形式进行融合，最大程度减少信息数据占据的储存空间。另一方面，强化制度管理在移动网络通信优化的地位。工作人员不仅要提升移动网络运行的安全系数，实时更新保护网络安全的相关技术，防止不法分子利用木马病毒吞噬用户个人电脑中价值较高的信息换取非法利益。而且移动网络的运营商也要以积极向上的工作态度与当地政府配合开展相关工作，完善监管机制和实践力度，切断利用网络获取用户隐私信息的一切源头，为人们提供便利的工作学习环境。同时，移动网络运营商也要在优化开展阶段、选择适合的优化方式阶段、测试方案选择测试阶段及优化工作后期采取大数据分化策略，维护用户使用移动通信网络的顺畅性。
结束语
在5G时代即将到来的现阶段，人们对网络通信的要求越来越严格，这不仅能够提升移动通信事业的发展，也可以为人们的日常生活提供便利。但现阶段网络优化仍存在一些问题需要解决，因此工作人员要不断更新优化网络的相关技术，使移动网络通信保持稳定的运行性能，提升其与人们需求的契合度。综上所述，以上内容就是对大数据分析在移动网络优化中应用的论述。
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论文作者:刘静雯,王磊
论文发表刊物:《基层建设》2019年第16期
论文发表时间:2019/8/29
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