摘要：我国目前已经进入4G高速网络时代，在网络规划过程中人员着重考虑如何打造速度更高的网络的问题，在大数据时代下，网路规划工作面临着严峻的考验。本文以网络规划作为此次探讨的主要对象，重点是对大数据分析在网络规划中的实际应用进行详细分析。
关键词：网络规划；大数据分析；网络大数据
引言
移动通信网络的迅速发展使得互联网业务不断增长，同时移动网络的有关数据种类呈现出爆炸式的增长趋势。在大数据时代下，要想有效提高网络规划水平，就必须要充分了解数据挖掘技术，全面掌握大数据的处理能力。能够对用户行为，用户感知以及用户价值等作出科学合理的分析和评价，以此方式来促进运营商网络竞争力的不断提升。在实际工作中还需要对现阶段网络规划中存在的主要问题进行深入分析，根据实际情况来制定合理有效的网络规划方案，充分保证规划方案的科学性，从而达到预期的网络规划效果。
1大数据的内涵以及主要特征
1．1大数据的内涵
大数据的具体概念比较模糊，因此部分人员对大数据的认识还不够。大主要指的是数据量巨大，也指的是数据变化速度巨大，是广义的数据，主要包括了音频，视频等非结构化数据。大数据主要来自交通监控，移动互联终端等浏览网页，分散的数据汇集到网络中，从而成为一股强大的数据流，并在经过网络服务，企业等有效处理后形成了大数据。
1．2大数据的主要特征
1．2．1数据量巨大
由于数据源多，因此信息资源的种类越来越繁杂，在描述事物特征的过程中需要以全面化的方式进行。互联网的普及是建立在信息化和数字化的基础上，随着社会的发展，数据产生过程更为方便，同时物联网，电子商务，云计算，数字图书馆等现代化信息系统不断涌现，从而使得数据库遍布各个区域，由此形成了更多的银行数据中心，商业数据中心等。
1．2．2数据类型多
传统企业数据，其中还包括传统数据，库存数据，消费者数据，账目数据等；传感数据，如：设备日志，交易数据，呼叫记录，智能仪表等，社交数据主要是指反馈数据和用户行为数据。
2网络大数据研究的作用
2.1捍卫国家网络空间数字主权
在信息技术高速发展的背景下，国与国之间的竞争已经蔓延到网络大数据领域，一个国家对数据的解释和灵活运用能力凸显出这个国家的这个国家的竞争力。一个国家如果不重视网络大数据的研究，轻则会导致其内部产业失去战略发展良机，重则会在网络空间领域面临严重的国家安全威胁。
2.2国民经济核心产业信息化升级的重要推动力量
网络大数据如何有效的运用已经是困扰业界的难题。要想要目前网络大数据应用中存在的问题，需要对网络大数据的各种共性问题加以研究和解决[1]。例如，分析非结构化数据并对其进行统一表示，这一方面目前还缺乏有效的工具和方法。通过对网络大数据共性问题的分析研究，可以让企业具备更强的大数据处理能力，以大幅降低这一过程当中所消耗的代价和成本，进而让各个行业能够顺利迈入信息化和数字化的新的发展阶段。
2.3促进新兴产业发展
由于大数据本身数据量巨大，数据存在冗余，数据具有高度的复杂性。因此大数据的处理和分析必须要依赖于专业的企业，如此一来就催生出大量的新兴产业，这些行业在网络数据的驱动下，不断进行大数据研究，以提高企业大数据利用效率、降低数据管理成本、提高生产力。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
3网络规划中大数据分析的应用
3．1移动通信网络规划体系构建
在移动通信网络规划体系构建过程中主要涉及了以下内容：展示层，业务层，管理层和数据层，同时各个层次之间都具有密切联系[2]。大数据展示层包括用户价值与感知界面以及用户价值与感知结果表；大数据业务层包括通信业务规划和用户价值与感知分析；大数据管理层包括了数据预处理算法模型；大数据数据层主要是对详单数据，用户信息以及各类投诉数据作出分析，从而构成了一个大数据分析的精准化网络规划框架。
3．2大数据分析用户价值与感知
3．2．1构建用户价值评价组织
用户价值评价是一个具有多因素和多层次的网络规划问题，在建立用户价值评价组织过程中一定要充分考虑业务实际情况，并对用户的收入特征，业务特征以及层次特征作出全面分析，从而有助于快速构建用户价值评价体系[3]。认真梳理用户价值，以业务特征作为基础，以此方式将用户价值及时分为套餐，业务，收入，终端这四个部分，其中的套餐和终端属于用户的潜力，而收入和业务则属于消费能力。通过以上分析，可以将用户价值评价主要集中在各个图层，并将网络价值以地理化的形式展示出来，从而体现了用户价值评价过程的规范化。明确该体系中各个指标的权重，为确保权重分析工作的有效性，首先需要建立递阶层次结构，将目标层作为用户价值评价的出发点，也是由评价模型得到的最终结果，依次分为一级指标层和二级指标层[4]。将该模型中同一层次中的指标元素进行重要性对比，在此环节老师还需要聘请专家来进行核实，只有这样才能保证决断结果的公平性。
3．2．2对用户感知的分析
构建用户感知评价体系，在该模型中，用户感知是最高层；网络覆盖指标是低层，还包括网络回落指标；网络覆盖及其质量是中间层。在用户感知权重分析的过程中要注意，必须保证用户感知评价模型设定目标和最终目标的一致性[5]。构建矩形阵，在此环节需要邀请专家来判定用户感知矩阵的权重，充分利用网络覆盖指标，网络回落指标以及用户速率来制定评分标准，最后将评分结果及时以地理化形式展示出来。
4大数据分析的应用实例
4．1用户价值分析
在网络规划的过程中及时对2016年5月产生的8200万语音详单进行了科学分析，并积极使用大数据分析法对389万用户信息详单作出了深入研究。实践分析，目前网上现有用户人数达到了140万户，其中有60万户支持3G网络，有58万户支持2G网络，另外的22万户不支持3G网络。在语音网络中有百分之六十的人员都承载在2G网络中，2G数据流量占到了百分之二十三，网络资源丰富，因此需要及时采取措施来对业务进行迁移，从而促进2G网络和3G网络的融合发展。
4．2用户感知的分析
通过分析得出结论：需要对网络低于1Mbps区域速率作出及时有效改善，网速率大于1Mbps的区域已经占到了百分之九十二。网络回落指标区域占到了百分之二十四点七，还需要提高对回落评价指标低的区域提高重视，从而确保网络的深度覆盖。
结束语
通过采用大数据分析法对现阶段用户套餐特征、收入特征以及终端特征进行分析，构建用户价值评价体系，并在充分掌握网络覆盖情况的基础上，对用户价值与感知作出进一步分析，有效保证了网络规划工作的精准性，通过运用大数据分析法，不仅大大提升了网络的覆盖率，还积极推动了现代化建设的高速发展。
参考文献：
[1]程学旗，王元卓，靳小龙.网络大数据计算技术与应用综述[J].科研信息化技术与应用，2013，4（06）：3-14.
[2]吴纯青，任沛阁，王小峰.基于语义的网络大数据组织与搜索[J].计算机学报，2015，38（01）：1-17.
[3]孟晓明，贺敏伟.社交网络大数据商业化开发利用中的个人隐私保护[J].图书馆论坛，2015，35（06）：67-75.
[4]林海伦，王元卓，贾岩涛，张鹏，王伟平.面向网络大数据的知识融合方法综述[J].计算机学报，2017，40（01）：1-27.
[5]赖凯声，马华维，乐国安.网络大数据分析技术的心理学方法论思考[J].西南大学学报（社会科学版），2017，43（03）：81-87+190-191.
论文作者:张亮
论文发表刊物:《基层建设》2019年第1期
论文发表时间:2019/4/2
标签：数据论文; 网络论文; 用户论文; 价值论文; 大数论文; 指标论文; 评价论文; 《基层建设》2019年第1期论文;