大数据分析在移动通信的应用

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摘要：在信息资源的价值和实用性被不断挖掘并得以应用于实际工作中，大数据技术的发展迎来了高速发展期，这是由于通过信息不断的生成、更新和变化，产生了海量规模的数据信息，人们需要利用大数据的处理技术和分析能力来应对海量的数据。这在移动通信的发展领域中体现得尤为显著，人们采用了很多的具体策略来进行网络优化和改进，力求提升大数据的处理分析技术在通信网络中的应用能力，从而不断促进移动通信的进步。

关键词：大数据；移动通信；网络优化；具体策略

在当今移动客户端通信技术迅速发展的背景下，用户量和信息量的猛增，整个通信网络正面临着很大的运行压力，其中也出现了很多技术性问题和安全性问题阻碍着网络系统的建设与完善工作。基于此，技术人员在大数据的相关处理和分析技术的研发与应用的基础上，开始综合分析当前通信网络系统出现的问题和影响因素，持续改进和优化网络系统的各个环节和具体应用程序，切实提高通信技术与大数据处理分析技术的融合发展水平。

1大数据技术在移动通信系统中的具体应用解析

首先，我们要明确数据信息从何而来，在分析移动通信系统的信息来源过程中，发现其来源主要包括市场客户、设备运行管理以及相应的设备维护等渠道来源。而产生信息量最大的渠道来源就是市场客户，每天都会产生极为庞大的数据和信息，这是因为大量都偏向于应用移动网络来进行信息的传递和接收，进而生成了海量的通信信息和数据，很多信息的传递是实时性和即时性的，这就对移动网络和终端设备的运转效率和反应速度提出极为严格的要求，而且整个网路系统也要通过不断强化的设备体系和应用系统运行能力来提供相应的重要保障，以顺利完成各种信息的通信，并在这个过程中实现高效的信息交换和互通。这就需要应用大数据的处理以及分析技术来维持整个系统的稳定运转，如果不能及时处理好海量的数据，形成堵塞和滞后，那么在数据生成和产生时就会引发整个通信系统面临崩溃和瘫痪的可怕后果。可见，大数据技术的应用过程中，能够及时对大量生成的信息和数据进行反应，并高效开展处理和分析工作。其次，我们要分析怎样去合理的获取数据。目前很多移动网络的运营和供应企业都利用数据处理、分析和交互来完成各类信息数据的搜集和获取工作。其中大数据技术发挥了举足轻重的作用。在不同的地域区域内，移动网络需要根据不同地区信息来源情况和数量，建立与之相应的基站设施，建立相应的信息采集和获取机制，来完成在不同区域之间信息的传递和交换，并利用大数据的分析技术来挖掘信息数据的潜在价值，进而完善和优化通信网络系统，并且利用基于大数据技术的相关设备系统，将富有实用价值的信息数据提取出来以供技术人员将开展深入的研究和解析，将这部分数据有机整合在一起，经过预先处理和整合分析，逐步改进数据的组合结构，给下一步的数据分析和处理奠定更好的基础，然而将分析的结果数据信息资料传回移动网络数据处理中心，进而不断挖掘数据的潜在价值，提高其综合利用率，将其运用到更多的行业和领域中，并发挥更大的作用。再次，经过对数据的生成和获取的相关准备工作之后，还要重点讨论如何去存储数据信息。所要进行存储的信息量规模是极为庞大的，而且有很多不同格式和类型的信息数据，这样就很难在短时间内做好分类、格式转换以及分析核对等关键性工作事项，此时就要利用大数据的高效分析能力和处理技术来应对这一关键环节的相关工作，将富有价值和极为重要的信息数据筛选和提取出来，将这部分数据信息存储下来，避免不符合实际应用标准的信息数据进入存储系统，也可以节省大量的存储空间。这也是因为我国目前所使用的服务器的承载和存储能力是有限的，难以承担如此海量规模数据和信息的存储需求，而在当今这个时代又是信息爆炸式发展的时期，因此会产生很多信息资源的浪费。即使完成存储，那么存储数据存在的时间也比较短，这也是我们在应用大数据相关处理和分析技术所要面对的关键性问题和难点。而目前可行的做法就是，加大对海量信息和数据的提取能力，将最富有实用价值的那部分信息数据存储下来，充分发挥其应有的作用和价值，这样才能在限制性条件下取得更多的应用效果。最后，数据信息的分析，利用大数据的分析技术来完成经过筛选和提取后的信息数据。科学分析的前提是要将数据按照种类和性质进行划分，经过分门别类后才可进行有效分析。区分所依据的标准有很多，这是根据企业或者个人工作所需来决定的，主要针对不同问题的分析需求来进行相应的划分。在完成分类工作之后，分析工作人员利用大数据的相关分析技术方法来开展实际的处理分析工作，主要找到数据信息之间存在的具体关联和联系，分析其组成结构和相互联系的环节要素。除此以外，分析结果应该重点体现出由市场客户反馈回的评价性信息和数据，主要针对其中的意见和建议进行合理性和可行性的评估，以促进网络系统的进一步优化和改进，这样能够弥补系统中存在的缺陷和不足。在此基础上采取合理的优化策略和举措来强化移动通信系统的功能作用，依据分析结果来制定科学的优化方案和规划。

2移动通信的网络优化过程中出现的不足

其一，当前移动通信系统要面临海量的数据和信息，这种量化带来的直接影响就是，整个系统难以承受如此大规模的信息数据，经常出现运转效率和处理分析能力下降的问题。我国移动网络的用户基础非常广泛而庞大，用户数量也在逐渐增长，每天所生产和产生的数据流量就是非常庞大的数字，虽然移动网络的优化和改进工作正在持续开展，相应的设备和系统体系也在不断的更新和升级，但即使如此也无法跟上过快的数据量增长速率。尤其在信息通信的高速发展时期，在通信所处高峰时段时，移动网络系统内的基站面临着极大的运行负荷，难以在短时间内处理这个时段的所有数据和信息，因此就经常出现延时和滞后的问题，客户在使用移动设备进行通讯时就会出现很多卡顿和延时的情况，通信的质量受到严重的不良影响。其二，移动网络的基础设施及其技术研发缺乏大量资金的投入，其资金来源较为匮乏，难以对当前迅速发展和建设的移动网络系统提供强有力的资金支持，很多运营商都面临着资金和人才的断流问题。其三，在大数据相关技术实际应用的过程中，存在很多安全性方面的问题，使得机密信息的传递和交换存在安全风险，相应的网络系统和安全保障还需要进一步得以强化和提升。

3大数据技术在移动通信系统中的具体应用举措

3.1数据信息的存储应用举措。数据信息每天都在不断生成和更新，移动网络就要根据实际需求和发展规划来合理运用大数据的处理和分析技术，将最有价值的信息进行提取并存储。在这个过程中，技术人员要做好数据提取和分类的相关工作，并且采用优化策略来提高通信网络系统的数据处理能力和水平，采用多种存储方式，尽量节约存储空间，在最大程度上发挥存储空间的应用价值，提高分析的有效性。3.2采用阶段策略。为更好优化移动通信网络的使用，可采用大数据的阶段分化策略。首先，在优化调整工作具体开展前，需要做好相关的准备工作。除了确立待优化的项目与目标以外，技术人员应该进行分析研究，选用最契合的优化方法与策略，在进行具体的优化工作。其次，在选定优化的策略以后，在投入具体使用前需要进行测试工作，保障优化的策略不会对信息造成损伤出现信息错误或丢失的现象。在测试完毕后在投入使用，并观察其是否能够切实提高相关数值如运算速率、储存容量等。再次，在测试完毕确认方案不会对信息造成损害后，需要对使用的方案进行分析，可选用不同种类的方法对统一数据进行优化，通过比对的方式甄选出最契合与高效的方案使用。最后，在完成所有的调整优化后，还需要对其进行实时的动态观察，一旦其发生特殊情况或错误情况，及时进行调整，切实保障用户的顺利使用。3.3健全移动网络通信的各项管理制度。首先，应当加强移动网络安全的相关技术，杜绝部分不法分子为谋求非法利益而制造的木马、病毒等侵入个人用户的移动设备中，从而窃取个人用户的信息。其次，相关的移动网络供应商应当积极配合政府一同开展工作，建立有效健全的监管机制，杜绝部分企业单位企图利用移动网络采集个人用户信息的现象发生。

大数据技术的运用是移动通信网络优化的必然选择，同时也是解决移动通信网络存在问题和发展方向的关键，通过大数据技术的不断完善，提高移动通信网络发展水平，大数据技术的存储功能为数据分析处理打下坚实的基础，建设数据网络平台，优化移动通信网络，简化工作流程，加快社会信息化建设进程，方便人们的生产生活。

参考文献

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作者:林斌 王磊 单位:贵州交通职业技术学院