手机信令数据研究

《基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析》篇一一、引言随着信息化和数字化的飞速发展，手机信令大数据在分析城市群人口时空分布与流动特征方面发挥了重要作用。

本文以京津冀城市群为例，通过手机信令大数据的分析，探究其人口时空分布的规律及流动特征，旨在为城市群的发展规划、政策制定和资源配置提供科学依据。

二、研究区域与数据来源京津冀城市群作为我国北方重要的经济、文化和政治中心，其人口时空分布与流动特征具有重要研究价值。

本研究采用的手机信令大数据，来源于各大通信运营商在京津冀地区的用户数据，包括用户的通话、短信和网络使用记录等。

三、研究方法本研究采用数据挖掘、统计分析、空间分析等方法，对手机信令大数据进行处理和分析。

首先，通过数据清洗和整理，提取出与人口时空分布和流动相关的信息；其次，利用统计方法分析人口的空间分布和时间变化；最后，通过空间分析技术揭示人口流动的特征和趋势。

四、京津冀城市群人口时空分布特征1. 空间分布特征：通过手机信令大数据的分析，发现京津冀城市群的人口分布呈现出明显的集聚效应。

北京、天津等大城市是人口的主要集聚区，而周边小城市和农村地区的人口相对较少。

此外，不同区域的经济发展水平、教育资源、医疗条件等因素也影响了人口的分布。

2. 时间变化特征：通过对比不同时间段的数据，发现京津冀城市群的人口分布随时间发生变化。

随着城市化进程的加快，大城市的人口数量呈现持续增长的趋势，而周边小城市和农村地区的人口则出现流失或增长缓慢的现象。

五、京津冀城市群人口流动特征1. 流动方向：根据手机信令大数据的分析，京津冀城市群的人口流动主要发生在大城市之间以及大城市与周边小城市之间。

其中，北京作为核心城市，吸引了大量周边地区的人口流入。

2. 流动原因：人口流动的原因主要包括就业机会、教育资源、生活环境等。

大城市由于经济发达、就业机会多、教育资源丰富等因素吸引了大量人口流入。

而周边小城市和农村地区由于经济发展相对滞后、生活环境较差等原因导致人口流失。

运营商手机信令数据分析及其应用研究近年来，随着人们生活水平的提高，智能手机的普及率越来越高。

同时，移动通信技术的不断发展，也使得运营商在移动数据领域拥有了更多的数据资源。

对于运营商来说，具有巨大的商业价值，能够帮助行业分析用户行为以及优化商品推广和经营策略。

本文将重点介绍运营商手机信令数据分析及其应用研究。

一、信令数据是什么运营商手机信令数据是指移动设备在通信过程中，设备与无线电基站之间交换的信息传递，包括连接、断开、位置变更等事件信息。

该数据记录着移动设备的状态、位置和活动，包含着大量的个人行为和交往信息，极具加值，因此成为了移动服务提供商中最重要的数据之一。

信令数据是指控制移动通信信号传输的无线网络电子元件之间互相发送的二进制信息。

在GSM（Global System for Mobile Communications）世界中，数据由移动设备和移动通信网络之间的空中接口传输。

其主要用于控制信号传输和增强通信质量。

在与移动设备建立连接后，设备就会与无线网络交换信令，以进行报告位置、建立连接、发送短信等操作。

由于信令数据包含着大量用户行为信息，因此，各个运营商对其进行深入的挖掘和利用。

二、信令数据分析的技术手段运营商手机信令数据可以整体或细分地进行分析和挖掘。

这些方法适用于各种情况，包括地理定位、未知位置的高精度位置记录、用户行为分析和数据挖掘，以及统计分析等等。

以下是常用的信令数据分析技术手段：1. 地理定位在地理定位中，信令数据分析可用于识别在设备移动或与网络架构交互中出现的特定区域。

通过对用户行为的细分和聚类，运营商可以了解用户最喜欢的商业中心和社交场所。

同时，运营商也可以将该信息与不同区域之间的流量情况进行结合，以进行更精确的服务优化。

2. 用户行为分析和数据挖掘相信大家都有使用手机流量的经验，但你是否知道，运营商可以通过统计不同用户的数据流量，来识别指定群体的行为和聚类行为。

这包括大多数用户量、最活跃的用户、购买最多的用户等等。

基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例摘要：随着手机的普及和人们对旅游需求的提高，手机信令数据开始成为研究游客行为的重要数据源。

本文以中国著名的文化名山泰山为例，利用手机信令数据分析游客行为，并探讨其对旅游管理的指导意义。

关键词：手机信令数据；游客行为；泰山；旅游管理一、引言泰山是中国的著名文化名山，每年吸引着来自世界各地的大量游客。

随着手机的普及，手机信令数据成为研究游客行为的新的数据源。

通过分析手机信令数据，可以更加全面地了解游客在景区内的活动轨迹、游览时间分布以及游客数量等信息。

因此，本文将基于手机信令数据，研究泰山风景名胜区的游客行为，以期为景区的旅游管理提供一定的指导。

二、方法1. 数据收集：本研究采集了泰山风景名胜区2019年的手机信令数据。

通过与通信运营商合作，获得了在景区范围内的手机信令数据，包括手机信号强度、信号覆盖范围以及通信记录等信息。

2. 数据处理：根据手机信令数据，可以获得游客的位置信息、移动轨迹以及停留时间等。

通过对数据进行清洗和整理，得到可用于分析的数据集。

3. 数据分析：利用数据分析工具，对手机信令数据进行统计分析。

主要研究内容包括游客的游览路径、游览时间分布、停留点集中度等指标。

三、结果与讨论1. 游览路径：通过分析手机信令数据，可以重建游客在泰山景区内的游览路径。

研究发现，大部分游客按照固定的游览线路进行游览，其中包括观日出、游览主峰、祭拜文化景点等。

而一些独立游客则有较大的自由选择权，其游览路径更加多样化。

2. 游览时间分布：根据手机信令数据，可以确定游客在景区内的游览时间分布。

研究发现，泰山景区的游客主要集中在早上和下午，其中早上时间段的游客数量较多，主要是前来观日出的游客。

下午时间段的游客数量相对较少，主要是游览主峰和其他景点的游客。

3. 停留点集中度：利用手机信令数据，可以计算景区内每个区域的游客停留点的数量。

通过对比不同区域的停留点数量，可以发现主峰区域、祭拜文化景点等是游客停留较为集中的地方，而一些偏远区域则相对较少有游客停留。

基于大数据的手机信令数据分析与应用研究手机信令数据是指手机用户在进行通信时产生的各种信令数据，包括通话记录、短信记录、网络连接记录等。

随着移动互联网的快速发展，手机信令数据也呈现出爆炸式增长的趋势。

这些数据蕴含了大量的信息，可以用来进行用户行为分析、交通流量分析、城市规划等方面的研究与应用。

基于大数据的手机信令数据分析与应用研究是指利用大数据分析技术对手机信令数据进行挖掘和分析，以揭示潜在的信息和规律，并将分析结果应用于实际的领域。

一、手机信令数据分析的方法和模型手机信令数据分析的方法和模型主要包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建和结果验证等步骤。

首先，需要对原始数据进行清洗和预处理，去除重复、无效和缺失数据，以确保数据质量和准确性。

然后，利用数据挖掘和统计学方法对数据进行特征提取，提取出影响关键变量的特征，如通话时长、通话频率等。

接下来，根据特征选择和模型构建的要求，选择适当的机器学习算法或统计模型，构建预测模型。

最后，通过交叉验证和模型评估等方法，验证模型的可靠性和准确性。

二、手机信令数据分析的应用领域1. 用户行为分析：通过分析手机信令数据，可以了解用户的通话行为、上网行为和位置分布等。

这些信息可以帮助运营商制定个性化的营销策略，提供更好的用户体验，提高用户满意度和留存率。

2. 交通流量分析：手机信令数据可以用于城市交通流量的监测和预测。

通过对手机信令数据的分析，可以获得城市不同区域的通勤规律、出行方式和拥堵情况等信息，为城市交通规划和优化提供依据。

3. 社会安全和紧急事件响应：手机信令数据可以用于社会安全和紧急事件的监测和响应。

通过分析手机信令数据，可以提前发现异常行为和异常事件，并进行预警和应对措施，提高社会安全性和事件响应效率。

4. 城市规划和建设：手机信令数据可以用于城市规划和建设的决策支持。

通过分析手机信令数据，可以了解城市的人口分布、人流分布和活动空间分布，为城市基础设施建设和土地利用规划提供科学依据。

基于手机信令技术的区域交通出行特征研究一、本文概述随着城市化进程的加速，交通问题日益成为制约城市发展的重要因素。

为了更好地理解和解决交通问题，对区域交通出行特征的研究显得尤为重要。

手机信令技术作为一种新兴的交通数据采集手段，以其覆盖范围广、实时性强、成本相对较低等优势，逐渐在交通研究领域得到广泛应用。

本文旨在利用手机信令技术，对区域交通出行特征进行深入研究，以期为城市规划、交通管理以及智能交通系统的发展提供理论支持和实践指导。

本文将首先介绍手机信令技术的基本原理及其在交通领域的应用背景，阐述其相较于传统交通调查方法的优势。

随后，将详细介绍如何利用手机信令数据提取和分析区域交通出行特征，包括出行时间分布、出行空间分布、出行方式选择等方面。

在此基础上，本文还将探讨不同区域、不同时间段的交通出行特征差异及其影响因素，为城市交通规划和管理提供决策依据。

通过本文的研究，我们期望能够揭示区域交通出行的内在规律和潜在问题，为城市交通的可持续发展提供科学依据。

本文也期望能够为手机信令技术在交通领域的进一步应用和发展提供有益的探索和参考。

二、手机信令技术概述手机信令技术，作为现代通信技术的重要组成部分，为区域交通出行特征研究提供了新的视角和方法。

手机信令，指的是手机在通信网络中与基站之间交互的一系列指令和响应，这些指令和响应包含了手机的位置信息、通信状态等关键数据。

通过收集和分析这些信令数据，我们可以获取到大量关于手机用户移动行为的信息，进而揭示区域交通出行的特征。

手机信令技术具有实时性、连续性和覆盖范围广等特点。

手机信令数据是实时产生的，能够反映手机用户的即时移动状态，这对于研究交通出行的实时特征具有重要意义。

手机用户在日常使用中会持续产生信令数据，这些数据构成了连续的移动轨迹，为研究交通出行的连续性和规律性提供了可能。

由于手机网络覆盖广泛，手机信令数据可以覆盖到城市的各个角落，为研究区域交通出行提供了全面的数据支持。

手机信令数据的用户行为分析与异常检测研究手机信令数据是指由手机与通信基站之间进行通信时所产生的非隐私信息。

这些数据包含了手机用户的通话记录、短信记录、位置信息等，是研究用户行为和进行异常检测的重要数据源。

本文将主要聚焦于手机信令数据的用户行为分析与异常检测的相关研究。

第一部分：手机信令数据的用户行为分析手机信令数据的用户行为分析可以帮助运营商和相关部门了解用户的行为特征，为用户提供个性化的服务，并监测潜在的风险。

以下是一些常见的手机信令数据用户行为分析方法：1. 基于位置的行为分析：通过分析手机用户的位置信息，可以了解用户的出行模式、活动范围以及日常行为习惯。

这对于城市规划、交通管理和广告投放等方面具有重要意义。

2. 基于通话模式的行为分析：通过分析手机用户的通话模式，可以了解用户的社交网络、通话习惯和消费行为。

这可以帮助运营商提供更精准的套餐推荐和增值服务。

3. 基于网站浏览行为的分析：通过分析手机用户的网站浏览行为，可以了解用户的兴趣偏好、消费意向和网络行为习惯。

这对于广告定向投放和营销策略制定具有重要意义。

4. 基于短信记录的分析：通过分析手机用户的短信记录，可以了解用户的沟通方式、社交关系和信息交流模式。

这对于社交网络分析、短信营销和欺诈检测等方面具有重要意义。

第二部分：手机信令数据的异常检测研究手机信令数据的异常检测可以帮助发现潜在的欺诈、窃密和恶意行为，保障网络安全和用户权益。

以下是一些常见的手机信令数据异常检测方法：1. 异常话单检测：通过分析通话记录、短信记录和上网记录等数据，在用户的通信行为中发现异常模式。

例如，突然出现大量通话或短信记录的异常行为可能是被恶意软件或欺诈行为所导致，运营商可以及时采取措施保护用户利益。

2. 异常位置检测：通过分析用户的位置信息，在用户的移动轨迹中发现异常模式。

例如，用户频繁在不同城市进行通信活动可能是被盗用或非法设备所导致的异常行为，可以通过异常检测算法进行识别和处理。

手机信令大数据分析在智慧交通中的应用探讨一、解读手机信令大数据采集过程据了解，各大运营商是手机信令大数据的直接提供者，诸如：在移动通信系统中包含有大量接口，通过各接口间的连接实现通信。

又如：基站同手机之间的联系需使用到Um 接口；基站同基站控制器之间的联系需使用到A-bis接口；基站控制器同交换机之间的联系需使用到A接口；不同交换机之间的联系则需使用到E接口。

不同接口所采集到的手机信令有所不同。

由于A-bis这一接口的数据量较大，因而对运营商来讲，只需通过A与E接口采集信令即可。

来源不同，可将手机信令大数据划分成三类，即PS域信令数据、话单数据和CS 域信令数据。

其中，在PS域信令基础上增添了上网信令，受智能手机与4G网络的影响，通过手机上网的人数逐步增多，随之便延伸了PS域；话单数据信令是三个分类中最少的一类，只有当用户拨打或接听电话、发送或接收短信时才可以触发信令；CS域信令则在不断发展中完成了BSC切换、位置更新、开关机和位置区切换等信令。

需注意的是，虽然获取话单数据的方式最简便，但容易受到各因素限制，诸如：应用价值受限、缺乏轨迹点样本及信令采集频率不高等，若使用A+E接口轨迹点结合的方式，则可以大幅度提升信令采集频率，进而实现多类型数据应用分析。

二、剖析手机信令大数据处理流程手机信令原始大数据需要经过一系列的模型处理方可转变成能够对交通规划及整个城市规划有意义的信令指标。

结合已有经验，手机信令大数据基本的处理流程为：数据预处理-基站小区定位-出行链识别-分区统计-结果扩样。

第一步数据预处理。

条件确立后，逐一筛选记录，随后提出唯一且难以识别的IMSI 号、无法定位等异常记录，然后便获得与条件相符的信令大数据样本。

此外还需一一评价数据空间缺失、数据连续性等情况。

第二步基站小区定位。

根据手机提供的服务基站位置，将手机当前处于的基站位置确定出来，主要采用单个基站小区所在服务范围内的精度来确定。

诸如：若为城区基站，基站密度较大，且服务半径较小，因而其定位精度控制在300-500m以内；若为郊区，基站密度较小，服务半径较大，则精度控制在500-2000m以内。

31基于手机信令数据的宁波市居民出行特征研究于 廷 润[上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司，上海 200125）传统的城市居民出行调查，过度依赖人工问卷统计方式，即使花费大量人力物力，又存在样本数量有限、主观性强且时效性差等问题。

随着手机的普及，手机信令数据给交通系统带来新的数据来源。

基于手机位置、手机切换定位数据、移动定位、手机信号等多种方式获取居民出行的方法在不断发展和完善，定位精度也在不断提高。

国内、外相关研究发现利用手机数据获取OD 矩阵和出行时间、速度等交通信息是可行的[1-2]。

1 数据采集与预处理1.1 数据结构本次研究获取中国联通宁波分公司的手机信令数据，内容主要包括：用户编号、时间信息、基站、事件类型和归属地等。

数据字段信息见表1。

表1 数据字段信息字段名称字段含义Msid 用户识别码Timestamp 时间戳Lac 基站lac Cellid 基站cellid Eventid 事件类型Areacode归属地收稿日期：2018-08-16作者简介：于廷润（1990—），男，助理工程师，硕士，主要从事城市交通规划。

摘要：随着大数据技术的发展，从手机数据中挖掘居民出行信息的手段也日益完善。

运用手机数据进行交通出行特征分析的适用性，获取居民出行信息，研究居民出行特征方法。

在实例研究中，通过对移动运营商提供90 d 的手机信令数据处理分析，提取宁波市六区居民的出行量、出行空间分布、出行时间分布等出行特征。

最后将手机数据处理得到越江通道客流与人工调查统计的数据进行校验，证明研究方法的可行性。

关键词：大数据；手机信令数据；出行调查；出行特征中图分类号：U491.11 文献标志码：A 文章编号：1004-4655（2018）05-0031-03DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2018.05.010表2为2016年3月20日宁波联通的信令数据记录，提供了包含Msid、Timestamp、Lac、Cellid、Eventid、Areacode 等6个字段的7条手机信令数据样例。

基于手机信令数据的游客行为研究——以泰山风景名胜区为例贾倩;王晨雨;王彬汕【期刊名称】《园林》【年(卷),期】2022(39)12【摘要】研究和管理游客行为是自然保护地平衡资源有效保护和合理利用的前提,也是优化旅游体验的关键。

以泰山风景名胜区为研究对象,采用中国联通手机信令数据,从游客画像、时空分布等方面分析游客行为,为泰山风景名胜区的游客管理和旅游提质升级提供参考。

研究发现:(1)游客画像方面,泰山游客以18~50岁的中青年群体为主,且19~24岁的学生群体占比高;一半以上为省内游客,除泰安本地外,济南游客占比最高,其次是济宁、临沂和青岛游客;省外游客以河南、河北、天津、江苏等近程客源市场居多。

(2)游客空间分布方面,绝大多数游客仍选择最经典和传统的红门游览线登山,其次选择可乘坐大巴车登山的天外村游览线;从桃花峪游览线和天烛峰游览线登山的游客较少。

(3)游客时间分布方面,泰山游客最高峰出现在清晨5~6点的观日出时段,次高峰为中午11~13点,晚上19~20点游客量最低,但仍有游客在山上停留,且夜爬泰山成为颇受欢迎的特色体验。

(4)游客住宿倾向于选择万达广场商圈和泰山火车站周边。

基于泰山游客行为提出如下发展建议:推动发展桃花峪至岱顶游线,改变游客单线往返、时空分布不均衡的格局,带动泰山西部区域旅游发展;山上山下联动,山上发展行进式观光旅游,山下结合周边区域针对泰山顺访游客发展文化体验与休闲度假等互补业态;面向“昼登泰山”与“夜爬泰山”的两类游客群体,结合泰安市区重大旅游项目建设,补齐不同时间段产品,构建“大泰山全时空体验闭环”。

【总页数】6页(P46-51)【作者】贾倩;王晨雨;王彬汕【作者单位】北京清华同衡规划设计研究院有限公司【正文语种】中文【中图分类】TU986【相关文献】1.基于手机信令和网络游记数据的游客时空行为分析——以上海迪士尼乐园外地游客为例2.上海郊野公园游客活动时空特征及其影响因素——基于手机信令数据的研究3.基于手机信令数据的南京旅游客源市场空间划分研究4.基于手机APP流量数据的游客调适行为研究——以四川省青城山和都江堰景区为例5.基于手机信令数据的北京市景区游客时空活动特征研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。