大數據分析在移動通信網絡優化中的應用研究

孫祥生

在5G時代即將到來的現階段，人們對網絡通信的要求越來越嚴格，這不僅能夠提升移動通信事業的發展，也可以為人們的日常生活提供便利。但現階段網絡優化仍存在一些問題需要解決，因此工作人員要不斷更新優化網絡的相關技術，使移動網絡通信保持穩定的運行性能，提升其與人們需求的契合度。

一、大數據的概念及特點

人們對大數據概念并不陌生，它是以大量數據為基礎的進化產物，與傳統的大量數據形式有明顯的差異。傳統的大量數據形式過分強調規模，沒有固定的含義及特征。大數據概念的提出既可以將數據的規模和傳播速率進行概括，還能夠將大數據的特征進行概括，具有較強的全面性。大數據的特點主要有以下四個方面：其一是信息數據的數量較大，TB是其最小的計量單位。其二是信息數據形式種類較多，即數據多樣化。不僅富含了信息數據的結構化形式，而且也含有半結構及無結構形式的信息數據。其三是信息數據的價值比重較低，與普通的數據意義不同。其四是獲取信息數據的速率較快，提升用戶的使用好感度，同時處理信息數據的頻率也非常驚人。

二、移動通信網絡優化在大數據背景下存在的問題

（一）信息數據處理工作比較繁瑣

移動通信網絡在大數據環境下產生的信息數據數量較大，種類較多，這就提升信息數據處理的難度。再加上我國移動通信網絡具有良好的發展遠景，用戶基數較大且持續增加，繼而暴露出一系列問題。優化網絡通信信息數據在這種氛圍的影響下，覆蓋范圍也發生了變化，不同層面的用戶群體對移動通信網絡的要求不同。信息數據的處理難度持續增加，系統作業時無法在基數較大的信息數據中提煉有價值的信息數據，增加了信息數據的處理時長，降低了處理的時效性，致使移動通信網絡的優化速度減弱。

（二）通信網絡存在安全威脅

現階段，我國網絡環境仍處在基礎治理階段，但治理效果微乎其微，人們在網絡環境下獲取資源時，極其容易被木馬病毒惡意攻擊，無法保障用戶的個人隱私。特別是信息數據數量急劇增加的現階段，如果不重視網絡安全問題，將會提升信息系統運行出現癱瘓的可能。

（三）通信網絡覆蓋范圍較廣且用戶業務需求不斷轉換

一方面，雖然移動通信網絡的綜合性較強，但與其匹配度較高的服務站卻少之又少，不能夠滿足用戶的基礎需求，降低用戶對移動網絡的好感度。另一方面，用戶對傳輸流量的要求較高，移動通信網絡無法滿足其要求，同時網絡傳輸的信息數據整理難度較大。

（四）缺少足夠的資金扶持

由于大數據技術的局限性較強，與移動通信網絡技術相結合應用的過程中，容易增加資金流量的產生，提升了系統運營成本，無法滿足移動網絡建設的后期發展。由于優化移動通信網絡需要經歷較長的時間，優化效果與地區科學技術發展水平及經濟發展水平息息相關，這就提升了經濟落后地區的網絡優化難度，延緩了農村移動通信事業的發展。

三、移動通信網絡優化中大數據分析的具體應用及優化策略

（一）移動通信網絡優化中大數據分析的具體應用

大數據分析在移動通信網絡中最典型的應用技術就是數據挖掘，下面將對其具體應用進行詳細的介紹：

一是對基站建設地點的選擇。移動通信網絡主要包括話務活動分析、控制干擾信號、處理通信中掉話故障這三個方面。想要提升移動通信網絡運營的穩定性，就必須要重視基站建設地點的選擇環節，也就是說只有將信息數據覆蓋的要求進行滿足，與建站地點周圍的建筑物及環境進行融合才能夠保障移動通信網絡攝取各種信號的能力。遺傳計算法、神經網絡計算法、搜索禁忌計算法等等是數據挖掘技術常用的計算方式，單個使用和聯合深入使用都可以。工作人員需要根據建設基站的需求選擇合適的計算方法，以最合理的建設成本投入獲取最大的優化效果。

二是對通信中的掉話故障進行處理。移動通信網絡在實際開展工作中，常常會發生通話被阻止終端的情況。當發生這類問題后，工作人員可以采用檢測異常點對其進行處理，以運行的數據資料為參考基礎，針對故障問題點進行定位分析并給出最有效的解決方案。大數據分析中的數據挖掘技術可以對這種故障問題及時進行分析，并對其他容易發生掉話故障的區域進行預測分析，協助工作人員完成預防故障工作，杜絕同類型問題的再次發生，提升系統運行的穩定性。

三是提升系統對干擾信號控制的精準度。信號在傳輸過程中被干擾是移動通信網絡中最常見的問題，基于大數據分析的數據挖掘技術可以將干擾發生的地點及情況進行準確判斷，并以系統運營的信息數據為輔助，對干擾產生的問題進行有效的處理，為通信網絡運行創造一個良好的環境。基站是子系統基站的具體代表，就是通信網絡搭建過程中的高塔，可以對來往的信號進行接收并再次發射，是傳輸質量的重要保障，容易受到外界的干擾。由此可見，干擾信號可以分為兩種，一是內部干擾，二是外部干擾。內部干擾就是系統中運營產生的故障干擾；外部干擾就是基站周邊及環境對傳輸信號的影響。工作人員可以采用主成分分析技術（又稱主分量分析，principal components analysis，簡稱PCA）對內部干擾主要因素的影響力進行排名，并根據排名對干擾力最大的因素進行有限處理。

四是增加話務活動分析的準確度。在移動通信網絡中大數據分析的應用還可以在話務活動的預測分析工作中開展。準確的話務活動預測分析結果可以為移動通信運營商提供可行性強的硬件投資建議。若話務活動的預測分析結果小，與實際結果偏差較大，就會形成話務溢出，降低后期移動通信運營商的利潤；若話務活動的預測分析結果高于實際結果，將對造成移動通信運營商的過分投入，形成一定程度的資源浪費。基于此，工作人員可以運用時間序列法來持續預測話務活動產生的高峰期，并以此為基礎制定出硬件設備需要調整的方案，防患于未然。

（二）優化大數據分析在移動通信網絡優化中的相關策略

一方面，應強化移動通信網絡的應用能力，提升處理信息數據能力和存儲信息數據能力。網絡優化工作中，處理數據是關鍵，但數據基數較大，提升系統的優化難度。因此，在處理數據時需要設定相應的檢索標準對信息數據進行選擇，這不僅可以為用戶的工作提供便利，還可以保障信息優化及傳輸的安全性能。工作人員還需要注意提取分類數據的相關工作，將多種形式的存儲形式進行融合，最大程度減少信息數據占據的儲存空間。另一方面，強化制度管理在移動網絡通信優化的地位。工作人員不僅要提升移動網絡運行的安全系數，實時更新保護網絡安全的相關技術，防止不法分子利用木馬病毒吞噬用戶個人電腦中價值較高的信息換取非法利益。而且移動網絡的運營商也要以積極向上的工作態度與當地政府配合開展相關工作，完善監管機制和實踐力度，切斷利用網絡獲取用戶隱私信息的一切源頭，為人們提供便利的工作學習環境。同時，移動網絡運營商也要在優化開展階段、選擇適合的優化方式階段、測試方案選擇測試階段及優化工作后期采取大數據分化策略，維護用戶使用移動通信網絡的順暢性。

四、結論

綜上所述，近幾年我國移動通信網絡在科學技術蓬勃發展的影響下已經取得了階段性的進步。數據優化是移動通信網絡技術中的重中之重，也是發展的基礎，所以工作人員要靈活運用大數據分析對基數較大的信息數據進行分析和整合，維護通信網絡運行的安全性能，為社會的可持續發展提供基礎。