大數據分析在移動通信網絡優化中的應用研究

李 杰，梁 曉

（洛陽鐵路信息工程學校，洛陽 471000）

近些年來，大數據逐漸成為了一個十分熱門的話題。它在許多領域都起著巨大的功能，不知不覺中漸漸改變了人們的生活及工作方式。就如同移動通信網絡一樣，早已滲透到了生活中的每一個角落。在網絡發展的過程中，可以看到移動通信網絡也存在著一些不足之處，這就需要對這些網絡問題進行優化，大數據分析在對移動通信網絡優化中起著舉足輕重的作用。

1 大數據分析

大數據，顧名思義就是針對規模旁大的數據進行分析的一種手段，現在人們對各種通信網絡的依賴程度大大的提高了，對網絡的訪問次數也數不勝數。這其中所產生的數據之大難以想象，該如何管理這些數據成為了一個難題。這就需要用到大數據分析技術了。大數據分析具有六個基本方面，即：可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析能力、語義引擎、數據質量和管理、數據倉庫。大數據分析技術最著名的應用就是在電子商務中。在電子商務高速發展的時代，大數據分析充分的發揮了它的作用，這也就預示著，大數據分析技術的應用必將走進我們的生活。

2 大數據分析在網絡優化中的應用

2.1 數據挖掘技術

所謂數據挖掘就是指對產生的大量的數據進行收集，整理等，從而得到有用數據的過程。數據挖掘的對象是未知的數據，它可以把來源不同、格式不統一的數據收集起來，進而進行篩選或處理。數據挖掘是實現大數據分析技術中最重要且最困難的一個環節，因為數據挖掘有數據清理、數據變換、數據挖掘實施過程、模式評估和知識表示等8個步驟。其復雜程度較高，但這同時也是移動通信網絡優化過程中必不可少的一方面。

2.2 數據獲取技術

對于一些碎片式數據的獲取，就必須采取一定的手段，大數據主要是在一段時間內對通信網絡應用中產生的數據進行采集，但是又不能時刻的進行采集數據行為，這就使得采集到的數據極有可能不是完整的數據。對此，大數據中的云計算技術為此提供了一個重要方向，未來移動通信網絡使用過程中所產生的海量數據就可以用云計算技術來進行采集。

2.3 預測性分析技術

大數據分析技術中預測性分析在移動通信網絡優化過程中也有重要的應用功能。從大數據中挖掘出移動通信網絡優化的特征，通過建立與之相關科學模型，之后便可以通過該模型帶入到新的網絡通信優化過程中，從而預測未之的網絡優化數據。極大的增加了數據的吞吐量，保證了數據分析的有效性，也提升數據的處理效率，有助于提高移動通信網絡優化的智能性。

3 大數據在移動通信網絡優化中的問題

3.1 數據問題

由于移動通信網絡的用戶數量不斷地增加，由此而生的信息傳輸數據量也日益增多，理論上大數據分析技術可以緩解這一現象，但在實際運用過程中任然存在一定的困難。此外，人們通過移動通信網絡瀏覽視頻，查閱資料等行為也會產生更多的重復數據量，這些數據中絕大部分的數據都是無用的，少部分是有用的數據，這就需要運用一定的手段在大量的數據中提取出有用的數據信息，這項工作是極其繁雜和困難的，也是當前對移動通信網絡優化的障礙之一。

3.2 安全問題

在通信網絡快速發展的步伐中，不知不覺我們已經暴漏了很多的個人信息。我們可以通過移動通信網絡進行上網，聊天，購物，瀏覽視頻等，在訪問這些信息的過程中所產生的數據量是不可估量的，同時這些數據也時刻的暴漏著我們的個人信息。若想運用大數據分析技術來管理這些信息，首要的就是要保證數據信息的安全性。運用大數據分析技術的云存儲可以存儲這些數據，但是它的安全性并沒有很高，還是存在一定的風險。一旦出現信息泄露，那么所產生的后果是不可想象的。此外，現在大部分的年輕人出門都喜歡使用移動支付，購買商品時常運用支付寶，微信等進行掃碼支付，一旦出現風險，那么所產生的后果將是災難性的。

3.3 通信業務的多元化問題

現如今，移動通信網絡的應用功能越來越多，用戶可以在一段時間內訪問不同的網絡，這就導致產生的數據過于碎片化，整理的難度增大。此外，生活中經常使用一些公共網絡時，如果用戶太多，就會出現網速變差、變慢等現象，這同樣會導致產生的數據碎片化難以整理。還有就是存在數據結構不統一的情況，現如今，大家的網絡一般都是4G 網絡。但是，在一些比較偏遠的地區，網絡發展過于落后，還沒有實現4G 網絡的普及，這就使得同一平臺的數據難以整合，用大數據進行分析比較困難。

4 結束語

總之，大數據技術的應用在社會的發展的過程中已逐漸成熟，對于移動通信網絡優化的意義也是影響深遠。針對移動通信網絡優化過程中產生的大量數據，大數據分析提供了有效的數據管理以及處理方法，使得管理人員不用采取較為繁瑣的方式便可以管理大量重復的或是碎片化的數據，體現出了網絡優化系統的智能化、快捷化。但是，大數據分析方法的運用還存在一定的風險，如果想要靈活的運用大數據分析這一技術，就必須解決其應用過程中存在的安全隱患問題。在不久的將來，大數據的應用勢必成為通信網絡發展的潮流。