數據挖掘技術在電信網絡規劃中的應用探討

摘 要 對于通信企業而言，網絡規劃能力是其減少運營支出、提升綜合服務水平的重要方法，數據應用是網絡規劃不可或缺的一部分，所以為了確保數據應用得到較好的提升，就必須密切地聯系有效的手段，以便更好地開發數據所具有的重要價值。基于此，本文就數據挖掘技術在電信網絡規劃中的應用展開探討，旨在提供相關的參考價值。

關鍵詞 數據挖掘;電信網絡規劃;應用探討

對于通信企業而言，要想獲取更高的經濟效益，就需要加快建設網絡規劃的腳步，而合乎要求的網絡規劃能夠減少運營成本的支出，提升自身在市場中的影響力。在三大電信運營商全面展開各項業務的情況下，移動寬帶市場所面臨的挑戰越來越大。由此，通信企業要想在業務市場中搶占先機，就需要為客戶提供更好的服務，并通過采取互聯網服務引起更多客戶的注意力。在網絡規劃建設時，面向客戶的網絡規劃已然成為研究的主要內容。但現階段網絡規劃工作大部分仍然無法跟上智能化技術發展的腳步。再加上信息技術發展的腳步越來越快，網絡規劃方式也有了巨大的改變，以及電信企業內部積累的客戶和網絡資源不斷增多，所以就需要最大程度上開發隱藏的數據價值。正確確保網絡規劃朝著更好的方向發展，而數據挖掘技術則為此目標的實現打下了堅實的基礎。

1數據挖掘技術研究

事實上，數據挖掘技術就是在各種各樣的數據中實施搜索，以便尋找到各個數據分布的規律所在，并從中篩選出有用的數據，以便為企業的決策提供數據支持和參考標準。數據挖掘主要分為如下過程：首先，數據準備。其中包括數據的選擇、材料的準備、數據轉換、數據重組。其次，創建模型階段。其根本上是將所篩選出的數據按照種類劃分并計算，最后獲取正確的結果。最后，闡述模型階段。其主要是對已創建完畢的模型實施分步研究，闡述模型的性質。數據可分為不同的模型，但這并不代表所有模型都能在電信網絡規劃中得到使用，需要不斷地總結和實踐，才可以明確合適的數據模型[1]。

2電信網絡規劃中引入數據挖掘技術

2.1 電信網絡規劃

首先，電信網絡規劃介紹。為了迎合客戶的實際需要，并為客戶提供最優的服務。電信企業必須采取合乎要求的方法來減少運營成本的支出，提供合適的設備資源，而電信網絡規劃就是本文所指的合乎要求的方法。電信網絡規劃必須在設備等方面對以后的發展做出合理的評估。在電信網絡規劃時，一定要從規劃區域內的人口等情況，以及市場的實際需要出發，做出合乎常理的安排，確保和經濟的一同發展和進步。電信網絡規劃必須根據我國電信發展的要求，不得違背科學完整性的原則。評價當前技術和市場發展的具體需要，確保技術與經濟效益密切地聯系起來，按照客戶所在的區域進行推算。網絡規劃一定要具備較強的實踐能力，同時在預測時，必須對用戶發展等實施預測;在網絡改善時，一定要合理安排網絡資源。對不同種類的網絡要采取相應的網絡改善方法;在經濟研究時以研究投資、投資收益率等為主，并且聯系現金流量分析方法，以此來提升網絡規劃方法的實踐性。其次，電信網絡規劃技術。在電信網絡規劃時，非常有必要提前做好一系列準備工作。而在準備工作開展的過程中，需要首先著手于如下方面，如搜集并歸納好各個運營商的資料，深入地了解電信業務量，并確定我國經濟發展和電信發展間的共通之處。在規劃時不但需要整體發展規劃資料等，還必須調查往年業務量、通信需求等資料。電信網絡規劃時必須要了解電信業務發展的特征等。在充分把握全新技術的同時，還需要深入的分析內部的發展戰略，實時跟蹤市場發展走向，確定競爭變化的情況，熟知企業的競爭手段和網絡創建方法，以最快的速度評價已有的項目。健全規劃指標體系，創建合理的參數和定額系統。最后，電信網絡規劃步驟。第一，聯系所調查分析的電信網現實情況。第二，確定規劃目標，迎合客戶需要，確保技術和經濟效益協同進步和發展，確定網絡規劃的區域和方法。第三，聯系現階段電信網絡的具體業務量，研究當前的技術水平，合理地預測未來某一階段的業務量。第四，在電信網絡采取規劃時，收集各種各樣的數據，然后經過優化和研究后選擇合適的模型，制定切實可行的規劃內容，規劃結束后必須盡快對其不合理之處進行改善。第五，聯系技術的經濟效益實施平衡性研究。聯系具體的規劃內容，評價客戶的真實需要和使用的技術性能，大致推算出經濟效益，最后明確規劃內容[2]。

2.2 數據挖掘技術的應用

事實上，在電信網絡規劃中，數據挖掘技術有著重要的作用，數據挖掘技術可利用網絡平臺獲取更多所需要的內容。數據挖掘技術主要包括基礎理論、算法設計以及數據維護等方面。隨著數據挖掘技術發展的腳步越來越快，數據挖掘的類型也變得越來越豐富。我國電信網絡規劃中使用數據挖掘技術的時間遠遠不及發達國家，所以經常會出現各種各樣的問題，因此必須要加快健全和改善的腳步。數據挖掘方法主要為決策樹方法、關聯規則法等。數據挖掘時獲取數據庫知識不可獲取的方法，數據挖掘通過算法從眾多的數據中開發出潛在的信息。基于理論研究而言，原始數據的存在形式并非局限于一種，而發現知識的方式也是各不相同的，可實施信息管理，為使用者提供強大的決策支持。在自身數據維護上，可實施科學的控制。數據挖掘方法的應用越來越專業，由此就使得數據挖掘技術成為當前研究的重點。隨著數據研究的內容越來越深入，也讓數據挖掘應用范圍日益擴大。現階段數據挖掘軟件存在一定的局限性，但從各個方面分析來看，數據挖掘期間包括各種各樣的內容，如可視化工具、用戶等。在實現數據挖掘時，第一步需要做的就是確定挖掘的目的，聯系具體業務內容以及業務目的，準確地掌握有關知識。另外要充分地熟悉并了解數據準備工作的內容，在數據準備時要確定數據的選擇，最后達到數據轉換的目的。在最后的數據挖掘和結果研究時，通過數據的預處理研究，聯系使用者的業務目標，將有價值的信息提煉出來，對最終的需求加以闡述。數據挖掘時經常采取如下方法。第一，決策樹方法。決策樹應用時能夠有效地劃分各個數據，從而尋找到所需要的信息。在創建決策樹時，經常需要采用實際案例來創建原始數，通過檢測從而清楚地掌握決策樹的準確性。決策樹所具有的特征以描述簡易，實現眾多數據的劃分為主，所以被大范圍的應用在數據處理步驟中，成為現階段數據挖掘中廣泛使用的一種方法。第二，關聯規則法。其主要是指數據間所存在的關系規則，也即為其能夠從各種數據中尋找到數據間的聯系，確定數據間潛在的聯系。第三，聚類方法。其被大量地應用在網絡規劃中，此方法的應用對于電信企業而言，可以提供更好的營銷思路。聚類分析方法主要是指各個數據間存在著或多或少的聯系，聚類分析法可以將類似的數據實施多次監測，尋找到其中的統計量，以便接下來將統計量作為此方面的參考標準。聚類法在電信網絡規劃中的應用，對于企業而言是非常有利的，能夠幫助其以最快的速度對客戶實施劃分，并掌握各個客戶的真實需要，從而更好地展開各項工作，以此提升企業的整體實力。如，電信企業對于長途話費較多的使用者，可以將其歸納到長途漫游組中，這些使用者將會帶給企業非常大的利益，企業一定要將更多的精力放在這些客戶的需要上，并為客戶送出相應的獎勵，以防出現客戶流失的情況。電信企業服務推廣方法主要以航空廣告、酒店廣告等為主。電信企業在掌握使用者的真實需要的同時，提高宣傳力度能夠吸引越來越多人的注意力，獲得更多有價值的客戶，促進電信企業的迅速發展。第四，概念描述。其使用時需對有關聯的數據實施研究和對比，對同種類型的數據加以描述，總結相對應數據所具有的特點[3]。

3數據挖掘的實施

3.1 決策樹算法的應用

決策樹算法第一步就是將具體案例實施數據劃分，然后按照所具有特點的差異對數據子集實施研究，在各種各樣的數據子集中，尋找到特點接近的集合，發現其中改變特點，這些變量可具備預測的能力。決策樹在創建時，就需要按照數據所具有的特點來劃分，一旦數據全部根據相應的規律劃分成功，那么就表示決策樹已經創建完畢。在各種各樣的數據挖掘技術中，可以說決策樹是極其多見的一種，它擁有著得天獨厚的條件。如，決策樹的模式創建無須過于復雜的步驟，而且能夠以最快的速度完成，同時使用者可以及時地掌握數據所具有的特征，這在其所有優點中尤為明顯。在計算決策樹時，可按照數據優化的特點來實施獨立計算，在數據計算的最后要充分地展現出其所具有的數據特征。在檢測算法時，可隨意指定某單元格數據實施拆分，以明確是否拆分出區別較為明顯的數據子集。對決策樹上的各子集實施進一步的研究，發現數據間的共通之處，開發深度的數據。

3.2 關聯規則算法的應用

關聯規則挖掘可得出各個數據間的聯系，同時在數據挖掘中也是不可或缺的一種研究方法。在應用關聯規則法時，需尋找出左右的頻繁項集，然后再通過其生成關聯規則。采取關聯規則提供最小置信度和最小支持度，在應用時發現，較低概念層中無法以較快的速度尋找到有價值的關聯規則，而較高的概念層中則能夠輕而易舉地尋找到有意義的關聯規則。在關聯算法的具體使用中得知：第一，網絡利用較多的區域主要集中在學校、家屬院等;第二，大容量設備無法得到充分的利用，而小容量設備則相反;第三，城市區域內的設備利用情況顯著優于農村區域。采取關聯算法挖掘各個區域內設備資源的真實利用情況，當前的資源利用情況根本無法達到最佳的狀態。基于此，在網絡創建時一定要最大程度上考慮當前的資源使用情況。區域不同，那么在資源利用上也會出現較大的區別，所以網絡規劃設計過程中可參考既往計算的結果。在網絡轉型時，區域內的用戶數量越來越多，不但如此，設備的容量也在日益提高，由此就需要網絡規劃將更多的精力放在寬帶接入網的資源利用率上，但需要規避資金少的問題。通信產業在把握發展機遇時，企業無一例外的都在追求最好的產品和最優的服務，爭先恐后地促進網絡規劃的迅速發展。合乎要求的網絡規劃有利于為企業減少運營成本的支出，提升自身在市場中的競爭力。在應用數據挖掘技術時，必須優化企業內部業務數據，充分地挖掘出網絡規劃的規則，確保網絡規劃能夠得到較好的發展。在關聯算法的具體使用中得知：第一，雖然網絡已經得到了普遍的應用，但學校、家屬院等對網絡有著更大的需求;第二，設備的容量大小與自身的利用率成正比;第三，經研究得知，城鎮中設備的使用量情況明顯高于農村。關聯算法需應用眾多的數據資源共享，所以網絡規劃過程中需充分地考慮資源劃分的問題。事實上，不同的網絡資源配備也存在著諸多的區別，所以網絡規劃在創建時，一定要切實地意識到資源地域所存在的不同之處[4]。

4結束語

在我國通信企業中，可以說電信發揮了重要的價值，但如若想要在競爭激烈的市場環境中立足，就非常有必要積極采取高超的技術，最大程度上開發客戶的需求，并聯系客戶的實際需要為其制訂針對性的服務方案，促使企業服務能力得到更好的提升，爭取為客戶提供更好的服務。現階段，數據挖掘技術在電信網絡規劃中的應用越來越多，其實，數據挖掘技術就是對電信網絡平臺中眾多的信息實施開發和選擇，尋找出對企業自身有幫助的信息。數據挖掘并非一朝一夕就能完成的工作，數據挖掘技術在網絡規劃中得到了充分的體現，企業可通過創建數據模型來研究客戶的特征和真實需要，確定網絡規劃的內容。當然，數據挖掘技術的類型并非局限于一種，所以需要企業按照自身情況來選擇數據挖掘技術，確保數據挖掘技術的使用合乎要求，爭取最大程度上發揮出數據挖掘技術在電信網絡規劃中的價值。

參考文獻

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[3] 于興平，于騰飛，李洪建.數據挖掘技術在客戶關系管理系統的應用[J].信息與電腦（理論版），2019，420（2）：156-158.

[4] 趙文，霍旭輪.數據挖掘技術在高校網絡運維管理中的應用研究[J].電腦與電信，2018，262（7）：68-71.

[5] 楊珍，耿秀麗.基于FCM與關聯規則挖掘的產品服務系統規劃分析[J].軟件導刊，2017，（11）：141-144.

作者簡介

戴晨昱（1971-），男，山西祁縣人;學歷：本科，高級工程師，現就職單位：中國移動通信集團廣東有限公司，研究方向：信息系統規劃、建設、運維。