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大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。
关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。
大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。
下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。
通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。
例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。
二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。
在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。
三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。
例如“招联消费金融公司”即是较好案例。
招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。
电子信息工程领域中的大数据分析及应用前景随着信息技术的不断发展，大数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。
在电子信息工程领域中，大数据分析的应用前景更是广阔。
本文将探讨电子信息工程领域中的大数据分析及其应用前景。
一、大数据分析在电子信息工程中的基础作用1. 数据采集与处理电子信息工程中产生了大量的数据，这些数据包括但不限于用户行为数据、传感器数据、网络数据等。
大数据分析通过收集、存储和处理这些数据，可以提供有用的信息和见解，为决策制定提供有力支持。
2. 故障诊断与预测电子信息工程领域中的设备和系统故障会对工作效率和生产质量造成严重影响。
利用大数据分析的技术，可以对电子设备和系统进行实时监测和分析，及时发现并解决潜在的故障问题，提高设备的可靠性和系统的稳定性。
3. 物联网与智能化随着物联网技术的快速发展，电子信息工程中涉及的设备和系统相互连接、相互通信的能力愈发重要。
大数据分析可以对物联网设备和系统中产生的大量数据进行分析，实现设备的智能化和优化控制，提高效率和安全性。
二、大数据分析在电子信息工程中的应用案例1. 电子商务在电子商务领域，大数据分析可以提供用户行为分析、个性化推荐等服务。
通过分析用户的购物行为、评论和评分等数据，电子商务企业可以了解用户需求和偏好，优化商品推荐、定价策略等，提高销售量和用户满意度。
2. 无线通信大数据分析在无线通信领域的应用非常广泛。
例如，通过分析移动通信网络中的信号强度、数据流量等数据，可以实时监测网络运行状态，并针对网络拥塞、信号干扰等问题进行调优和预测，提供更好的通信服务。
3. 智能交通系统大数据分析可以用于智能交通系统中，通过分析公交车、出租车等交通工具的位置和移动数据，可以实时监测交通状况，提供实时路况信息、交通指导等服务，提高交通运输的效率和安全性。
三、大数据分析在电子信息工程中的前景展望1. 人工智能和机器学习的应用随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，大数据分析在电子信息工程中将更加智能化和自动化。
大数据技术在通信工程管理中的应用摘要：进入二十一世纪，在我国社会经济水平不断提升下，带动了我国科技的进步。
现阶段，我国已经提前进入了数字化时代，大数据技术等高科技技术被广泛应用于各大领域。
通信工程作为推动我国城市化建设及社会经济发展的主要原动力，也应用到了大数据技术，并逐渐走上数字化化发展道路。
大数据技术的应用不仅能够完善通信工程管理体系，还能够提高通信工程的数据信息处理能力及数据计算能力，实现对各种数据信息的高效管理，为城市化建设及通信领域发展等提供数据支持，从而推动整个社会进步及发展。
关键词：大数据技术；通信工程管理；应用分析引言根据通信业统计公报数据显示，电信、移动、联通等几大基础网络运营商在2021年的建设资产投资达到4058亿元。
在5G、物联网等新技术、新业务的应用，以及国家“新基建”战略要求的大力推动下，通信工程建设将继续呈现蓬勃发展的态势。
通信工程具有工期要求紧、质量要求高、场地分散、环境多变、影响因素较多、难以有效控制等特点。
经过几十年的发展，通信工程建设项目的管理水平得到了很大的提高，逐步踏入了规范化的管理道路。
1大数据技术的内涵“大数据（bigdata）”也被称为“巨量资料”，实质上就是各种数据信息的综合体现，具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五大特点，已经成为IT行业重要工具，能够满足各种数据应用需求。
大数据技术是指用于处理、分析和管理大规模数据的技术及工具的统称，与其他现代技术相比，大数据技术不仅能够处理大量数据，还能够提高数据传输速率、优化数据结构，能够分析和处理海量数据，为各行业及场景提供数据支撑。
2大数据相关技术2.1数据采集数据采集是通过RFID射频技术、传感器或移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化数据，是大数据技术应用的基础。
数据采集一般分为数据智能感知层和基础支撑层。
对国内移动通信网络行业优化的建议随着信息技术的发展和智能手机的普及，移动通信网络已成为人们日常生活不可缺少的重要组成部分。
然而，在国内移动通信网络行业中，仍存在一些问题和瓶颈，影响了用户的使用体验和行业的进一步发展。
为此，本文提出以下优化建议。
一、加强网络覆盖和网络质量建议移动通信网络运营商加大对4G和5G网络的投资，加强网络覆盖率和网络质量，提高用户的使用体验。
此外，还应加强对重点区域和重点用户的网络建设，如商业区、机场、车站、医院等地，以及对行业及高清视频等大流量用户的网络建设。
二、提高服务水平建议加强运营商对用户服务的投入，改善服务质量，提高服务水平。
包括提高客服人员的素质和服务质量，提高客户满意度；提供更多的增值服务，如积分、优惠券等；加强网络安全保护，增强用户信息的保密性与安全性。
三、推进机器人服务近年来，人工智能和机器人技术得到了快速发展，将对移动通信网络行业带来新的机遇。
建议移动通信网络运营商积极推进机器人服务，提供更智能化、便捷的用户服务体验。
可通过语音助手、智能客服等方式提供机器人服务，更好地满足用户的需求，提高用户体验。
四、推进虚拟化网络推进网络虚拟化和云化技术，提高网络的灵活性、可靠性和安全性，也能够更好地满足用户需求。
建议移动通信网络运营商加强对网络虚拟化和云化技术的研发和投入，提高网络的可拓展性和适应性，更好地支持日益增加的用户和流量需求。
五、深度挖掘用户需求建议运营商加强用户需求的深度挖掘和分析，以更好地为用户提供个性化和定制化的服务。
可以通过数据分析和大数据技术，对用户的通信行为、兴趣爱好等进行深度挖掘和分析，进一步满足用户的需求，提高用户的满意度和黏性。
总之，移动通信网络行业已成为国家信息产业的重要组成部分，需要不断加强技术创新和服务体验，更好地满足人们对通信服务的需求和期望。
运营商应积极采纳优化建议，提高网络环境和服务体验，促进移动通信网络行业的健康快速发展。
蜂窝移动通信网络是现代社会中不可或缺的一部分，但随着移动设备的普及和大数据的需求增长，网络传输速度成为了用户关注的重点。
为了提高数据传输速度，我们可以从以下几个方面进行优化。
一、加强网络基础设施建设首先，要提高数据传输速度，必须加强网络基础设施建设。
毫无疑问，网络基础设施的完善是保证高速数据传输的核心。
各运营商应该加大对蜂窝通信基站的投资，增加基站数量，并优化其布局，以确保信号覆盖面广、信号质量高。
同时，还应加大对传输设备的升级力度，采用更先进的技术，提高传输速度和容量。
这样一来，就能够提高用户的数据传输速度。
二、优化网络管理和规划另外，优化网络管理和规划也是提高数据传输速度的关键。
网络管理部门应该制定更加科学合理的网络规划，以满足用户日益增长的数据传输需求。
合理划分网络区域，根据用户数量和使用习惯的不同，合理配置资源，提高网络的吞吐量。
此外，通过网络数据分析，可以了解用户的上网行为和需求，根据用户的使用特点，合理调整网络资源的分配，提高数据传输的效率和速度。
三、推进技术创新和发展除了加强基础设施建设和优化网络管理外，推进技术创新和发展也是提高数据传输速度的重要手段。
目前，5G技术的发展已经成为了提高数据传输速度的重要突破口。
从4G到5G，网络传输速度有了巨大的提升，可以满足更多用户对高速数据传输的需求。
因此，各运营商应该积极推进5G网络的建设和升级，更好地满足用户需求。
而在技术发展方面，除了5G技术之外，还可以加强Wi-Fi技术的应用。
Wi-Fi技术相比蜂窝移动通信网络具有更高的传输速度和容量。
在一些高密度的场所，如商业中心、机场、火车站等，可以大力推广Wi-Fi网络，从而减轻蜂窝网络的压力，提高数据传输速度。
四、加强用户教育和引导最后，提高用户的数据传输速度，还需要加强用户教育和引导。
用户对于蜂窝移动通信网络的使用习惯和需求也会影响到数据传输速度。
一些用户不注意关闭后台应用或使用大量带宽的应用，会造成网络拥堵，导致数据传输缓慢。
大数据在通信领域的应用案例随着科技的日新月异，大数据应用已经深入到我们的生活之中。
在通信领域，数据量的激增和数据分析技术的不断提高，让我们看到了大数据在各个领域的巨大潜力。
本文将从几个大数据在通信领域的应用案例来阐述大数据在通信领域的巨大作用。
一、大数据在通信行业的背景随着移动互联网的盛行，大数据应用逐渐走入人们的视野。
对于通信行业来说，大数据的出现，彻底颠覆了传统通信业的商业模式，为新一代通信产业的发展开辟了全新的道路。
二、大数据在网络空间安全领域的应用网络空间安全已经成为社会的重要课题，大数据的应用在网络安全领域也越来越受到关注。
通过大数据分析技术对网络安全数据进行处理，可以快速发现网络攻击行为，为网络安全保驾护航。
三、大数据在通信营销领域的应用大数据在通信营销领域的应用主要体现在通过对大数据的敏感识别和分析，推送个性化的营销广告，提升客户的感知体验和忠诚度。
同时，这也是通信企业获取用户数据、提升竞争力的好机会。
四、大数据在智能制造领域的应用智能制造是高科技的代表，其核心在于数据引领，数据库成为重要支撑。
大数据在智能制造领域的应用主要体现在，通过对传感器、设备等采集的大量数据进行挖掘和分析，优化工艺，提高制造效率和质量。
五、大数据在5G时代的应用在5G时代，大数据物联网技术的应用则拥有更广泛的空间和市场。
在5G网络时代，大数据分析技术将为网络建设、性能监测等方面提供强大支持，实现更高效、更智能、更安全的通信。
六、大数据在通信运营领域的应用大数据在通信运营领域的应用主要体现为运营商通过数据分析，建立准确的用户画像，从而快速识别潜在需求、提高用户价值。
同时，大数据也可以在运营过程中根据运营商的需求，进行定制化分析，实现更高效的运营。
七、结语综上所述，大数据的应用已经深入到通信领域的方方面面，为运营商提供了丰富的数据资源和分析工具。
基于大数据的应用程序，能够帮助运营商准确识别用户需求、实现更高效、更安全的通信、提升用户价值，同时也为通信产业的发展开辟了新的道路。
大数据在电信行业的应用电信行业是一个庞大的市场，涉及到许多领域。
大数据在电信行业中的应用可谓是方方面面，包括网络优化、客户服务、营销策略、经营管理等多个方面。
本文将重点介绍大数据在电信行业中的应用。
一、网络优化在电信行业中，网络质量和性能对于客户体验至关重要。
网络优化不仅可以提高客户满意度，而且还可以降低运营成本。
大数据技术可用于网站流量分析、网络性能监测、故障诊断等方面。
1. 网站流量分析借助大数据技术，电信公司可以收集和分析用户的历史行为数据，如用户使用互联网的频率、访问的网页数、下载的数据量、视频观看时间等等。
然后，这些数据可以通过算法进行处理，并产生可视化的结果。
这些信息有助于电信公司找出热点区域和服务，从而更好地优化网络性能，并为用户提供更好、更个性化的服务。
2. 网络性能监测网络质量和性能监测是电信公司日常运营的重要组成部分。
电信公司可以采集不同类型的数据，如终端设备信息、网络环境数据、用户行为数据等，以评估网络性能。
借助大数据算法和可视化工具，电信公司可以更加准确地检测网络故障、带宽限制等情况，并迅速解决这些问题。
3. 故障诊断在电信行业中，如何快速、准确地诊断网络故障是一个巨大的挑战。
借助大数据技术，电信公司可以收集并分析大量的数据，以更好地了解网络健康状况，快速发现故障，缩短故障恢复时间。
例如，电信公司可以通过实时监测系统性能指标，如网络延迟、数据包丢失率等方式，来预估和识别网络问题，提前修复或避免故障。
二、客户服务电信公司的核心业务是提供通信服务，因此客户服务对于公司的成功至关重要。
利用大数据技术，电信公司可以更好地了解客户需求，提升客户体验，增加客户满意度。
1. 精准定位服务通过手机定位服务，电信公司可以获取用户的地理位置信息、移动路径等，为用户提供个性化服务。
例如，电信公司可以通过用户驻留时间近似于旅游的做法，了解消费者日常去哪里玩、吃、住、行，以便进一步的精准营销等。
2. 客户满意度分析通过收集用户反馈数据和存储客户使用行为数据，电信公司可以分析用户体验和满意度，并提供更好的服务。
92Internet Application互联网+应用引言：随着无线通信网络的快速发展，网络优化信息化、智能化建设进入了突飞猛进的发展阶段，积累了大量的MR（测量报告）、PM（性能数据）、NRM（网络资源管理）、工参等基础数据。
这些数据资源的价值还未能充分的挖掘，如何从各维度大量数据中发现可用的信息，加速网络优化信息化、智能化进程是迫在眉睫的任务。
通过对网优大数据特性及网优工作协作方式与Jupyter Notebook 进行结合性研究，实现有效的且适用于网优的大数据分析，以满足网络优化分析需求。
一、 jupyter 与网络优化分析处理的结合1.1 Jupyter Notebook [1] 技术与网络优化分析应用结合Jupyter 是一个可交互的记事本，支持了Python [2]、Julia、JavaScript、R 等等编程语言达40 多种。
它是一个开源的Web 应用程序，在其环境中可以运行代码和记录代码，可以对数据进行清洗，可以通过可视化视图查看数据结果，可以进行大数据相关的数模转换、模型构建、机器学习训练等。
如图1所视，Jupyter Notebook 的系统架构包括人机交互、浏览器、服务器、核心、文件等，其中服务器为核心构件。
网优分析人员通过浏览器连接到服务器，在Web 中编写代码并将代码发送到内核，由内核执行，于将结果反馈到Web 页面。
个人编写的代码保存在服务器中，可共享给其他人员使用。
基于jupyter 的大数据分析工具在网络优化领域的应用研究□蔡林 中国移动通信集团贵州有限公司网络部网优中心【摘要】 目的：介绍Jupyter Notebook 在网络优化领域的应用情况。
方法：集成Hadoop、Spark、Jupyter Notebook 等开源工具，搭建网络优化分析平台，基于真实案例验证其在网络优化领域应用的可行性。
结果：通过搭建大数据计算环境，成功实现多数据接入、分布式运算、分布式存储、交互式应用及结果展示等功能，并基于该平台完成网络整体问题分析、问题原因定位分析、问题处理方案分析、问题处理效果分析等大数据分析任务。
互联网行业大数据分析及应用方案第一章：大数据概述 (2)1.1 大数据的定义与发展 (2)1.2 大数据的特征与挑战 (2)第二章：大数据采集与存储 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.1.1 网络爬虫 (3)2.1.2 日志收集 (3)2.1.3 API调用 (3)2.1.4 物联网采集 (4)2.2 数据存储技术 (4)2.2.1 关系型数据库 (4)2.2.2 非关系型数据库 (4)2.2.3 分布式文件系统 (4)2.2.4 云存储 (4)2.2.5 数据仓库 (4)第三章：大数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.1.1 错误数据的识别与处理 (5)3.1.2 重复数据的识别与处理 (5)3.1.3 数据一致性检查 (5)3.2 数据整合 (5)3.2.1 数据源识别与接入 (6)3.2.2 数据格式转换 (6)3.2.3 数据合并 (6)3.2.4 数据校验 (6)第四章：大数据分析与挖掘 (6)4.1 数据分析方法 (6)4.2 数据挖掘算法 (7)第五章：大数据可视化 (8)5.1 可视化技术 (8)5.2 可视化工具 (8)第六章：大数据应用场景 (9)6.1 互联网行业应用案例 (9)6.2 大数据在其他行业的应用 (10)第七章：大数据安全与隐私保护 (10)7.1 数据安全策略 (10)7.2 隐私保护技术 (11)第八章：大数据政策与法规 (12)8.1 国际大数据政策 (12)8.2 我国大数据政策 (12)第九章：大数据产业发展 (13)9.1 产业链分析 (13)9.2 市场规模与趋势 (14)第十章：大数据未来展望 (14)10.1 技术发展趋势 (14)10.2 行业应用前景 (15)第一章：大数据概述1.1 大数据的定义与发展大数据作为一个不断演进的术语，其定义信息技术的发展而不断丰富和拓展。
广义上，大数据指的是在海量数据集合中，利用常规数据库管理工具难以捕捉、管理和处理的复杂、庞大的数据集合。
5G移动通信网络优化方案研究随着信息技术的快速发展，5G移动通信网络已经成为未来通信领域的热点话题。
为了满足不断增长的数据需求和提供更可靠的网络连接，研究5G移动通信网络的优化方案变得尤为重要。
本文将探讨5G移动通信网络优化的主要技术和方法，并展望未来可能的发展方向。
第一，网络架构优化。
5G移动通信网络的架构主要由基站、核心网和用户设备组成。
为了提高网络的容量和覆盖范围，需要优化基站布局和核心网的配置。
一种常用的优化方法是利用数学建模和仿真分析来确定最佳的基站位置，并选择适当的覆盖半径和功率设置。
另外，合理规划核心网的网络拓扑和资源分配也是提高网络性能的重要环节。
第二，频谱资源优化。
频谱是无线通信的核心资源之一，有效的频谱分配和管理对于5G网络的优化至关重要。
因此，优化方案应该考虑到频谱的高效利用和共享。
一种常见的方法是通过频谱共享技术，将闲置频谱分配给不同的运营商和服务提供商。
另外，采用动态频谱管理和自适应调制调度等技术，可以根据实际网络需求动态分配频谱资源，提高频谱利用效率。
第三，传输技术优化。
5G网络的传输技术具有更高的带宽和更低的时延要求。
为了满足这些要求，可采用多载波技术（如OFDM）和多天线技术（如MIMO），以提高传输速率和信号质量。
此外，还可以优化信道编码和调制方式，以提高抗干扰能力和网络覆盖范围。
另外，网络切片技术可以根据不同业务需求，将网络划分为不同的功能区块，提供定制化的服务。
第四，网络安全优化。
随着大数据和物联网的快速发展，网络安全威胁日益增加。
在5G移动通信网络中，保障网络的安全性是至关重要的。
为了提高网络的安全性，可以采用一些安全技术和策略，如身份认证、数据加密和流量监控。
另外，建立稳定可靠的安全管理系统，及时发现和应对网络攻击事件，也是保障网络安全的重要措施之一。
第五，性能优化和管理。
5G移动通信网络面临巨大的数据处理压力和维护需求，因此性能优化和管理是不可或缺的。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用
梁和
发表时间：
2019-09-03T16:59:55.603Z 来源：《科学与技术》2019年第07期 作者： 梁和
[导读] 本文首先分析大数据分析的具体应用，然后以此为基础，进一步探究如何优化移动通信网络，希望能够进一步推进我国通信工程建
设。
来宾市人民防空指挥信息保障中心
摘要：在
21世纪发展的今天，移动通信网络对现代人日常生活具有极其重要的影响，必须对其加强重视，在此过程中科学应用大数据分析
能够合理优化移动通信网络，本文首先分析大数据分析的具体应用，然后以此为基础，进一步探究如何优化移动通信网络，希望能够进一
步推进我国通信工程建设。
关键词：大数据分析；移动通信网络；优化
引言：
作为一种现代通讯介质，移动通信网络能够使移动用户和固定用户之间进行更为有效的通信，在具体实现通信过程中，大数据分析是
其中一项不可或缺的重要技术，为了对其具体应用具有更为深入的认识，特此展开本次研究。
一、大数据分析具体应用
（一）选择基站建设地点
移动通信网络具体包括分析话务活动，处理通信，过程中掉话故障以及控制干扰信号三个方面，如果想要确保移动通信网络应用过程
中具有更高的稳定，必须确保科学选择建设基站地点，更高程度的满足信息数据覆盖的相关要求，确保有效融合建站地点自然环境及其周
围建筑物，以此为基础，才能确保通信网络能够对各种信号进行更为有效的摄取
[1]。在我国目前进行数据挖掘时，搜索禁忌计算，神经网
络计算和遗传计算是较为常见的几种计算方式，相关工作人员在具体作业时可以选择单个使用，同时还可以在一定程度内联合应用。工作
人员在开展具体工作过程中，需要基于基站建设具体需求科学选择计算方式，确保建筑成本能够发挥实现更大的经济效益。
（二）处理通信掉话故障
移动通信网络在具体工作过程中，通常会在一定程度内出现通话中断的现象，在出现该类问题时，工作人员可以通过进行异常点的有
效检测对其实现科学处理，具体运行过程中的数据资料作为参考依据，针对相关故障点进行定位处理，确保解决方案具有更高的有效性。
在具体进行大数据分析过程中数据挖掘技术的有效应用，能够确保及时分析相关故障问题，同时，合理预测其他可能出现调换故障的工作
区域，协助工作人员进行科学有效的故障预防，杜绝发生同类型问题，确保系统运行具有更高的稳定性。
（三）精确控制干扰信号
在移动通信网络中进行信号传输时，干扰是最容易出现的问题。基于大数据分析实现的数据挖掘技术，能够确保准确判断发生信号干
扰的地点和具体情况，同时，基于系统运行过程中的信息数据有效处理干扰问题，确保通信网络运行具有更为良好的环境。对于基站子系
统而言，基站具体是指搭建通信网络过程中的高塔，能够有效接收来往信号，并对其进行再次发射，可以更高程度的保障传输质量，通常
很容易受到外界环境干扰。基于此，干扰信号具体可以分为外部干扰和内部干扰两种。其中，内部干扰具体是指系统运行过程中出现的故
障干扰，外部干扰具体是基站点处自然环境及其周边建筑对传输信号造成的影响。工作人员通过科学应用主成分分析技术对内部、外部干
扰中的各项因素进行综合分析，并对其影响力进行科学排名，基于排名处理具有较大干扰力的因素。
（四）准确分析话务活动
在移动通信网络建设过程中，预测分析话务活动时可以科学应用大数据分析展开具体工作，在此过程中，精确的分析结果能够在一定
程度内为移动通信运营商创造更为科学的硬件投资建议，确保其可行性。在具体对话务活动进行预测分析时，如果分析结果较小，与实际
结果存在较大偏差则会在一定程度内形成话务溢出，导致移动通信运营商后期利润大大降低，如果预测分析结果远远高于实际结果，会导
致移动通信运营商在一定程度内过分投入，造成资源浪费。基于此，工作人员通过科学应用时间序列法能够对产生话务活动的高峰期进行
持续预测，并以此为基础科学构建硬件设备调整方案，确保防患于未然。
二、移动通信网络优化策略
（一）健全管理体系
在优化移动通信网络过程中科学应用大数据技术，通常会在一定程度内产生数据安全问题，对移动通信行业造成很大程度的不利影
响。因此，移动通信企业在具体应用大数据技术时，需要科学构建管理制度，不仅能够对其移动通信网络相关数据进行有效监督和科学控
制，进而确保移动通信网络环境具有更高的安全性，对其相关数据使用安全进行更高程度的保障，确保企业建设具有更高的经济效益。
（二）获取数据信息
在传统移动通信网络建设过程中进行数据处理时，工作效率和准确率都存在很大程度的不足，无法确保有效满足移动通信网络技术发
展需求。在此过程中，如何进一步确保更为高效的获取相关数据资源是优化移动通信网络过程中极为重要的一个问题。移动通信网络建设
过程中大数据分析的有效应用具有极其重要的现实意义。首先，在数据分析过程中科学应用计算机网络，能够大大简化移动通信公司相关
人员工作强度，与此同时，大数据分析还可以进一步提升数据搜集准确性和高效性。在开展具体工作过程中，数据挖掘是其中极为重要的
一项工作，在具体优化移动通信网络过程中具有较大的工作难度。在应用移动通信网络过程中需要确保科学应用数据挖掘系统进行相关数
据信息的有效分析，同时，进一步挖掘不同信息之间存在关联性，确保移动通信网络运行具有更为丰富的数据支撑。作为现代智能应用技
术，数据挖掘具有较为强大的功能，在移动通信网络建设过程中有效应用数据挖掘，能够实现网络质量的有效提升，确保企业建设具有更
高的经济效益。在具体进行数据挖掘时，工作人员还需要注意其与数据总结，数据提取，数据筛选和数据分析之间存在必然联系，确保优
化方案具有更高的关联性和完整性，确保移动通信网络得到更高程度的发展。
（三）应用存储功能
在我国移动通信用户高速增长过程中，产生的相关数据也得到了很大程度的提升，如果不能确保科学应用大数据分析相关数据，则很
难对其进行有效存储和科学应用，需要耗费大量财力，物力和人力。因此，在具体优化移动通信网络过程中科学应用大数据分析，相关工
作人员需要确保对其存储功能充分利用，在不断更新和有效处理移动通信网络中的相关数据时，需要与大数据分析有效融合，确保进一步
实现存储虚拟化，以此为基础，确保科学处理移动通信网络数据。具体而言，通过科学应用大数据分析所具有的虚拟化功能，对其不同类
型和不同结构相关数据进行集中整合，同时在同一平面上进行有效存储，这个能够最大程度降低动态变化容量，有效避免资源能源大量流
失和浪费，同时，还可以确保在进行数据存储时能够进一步节省时间成本和资金成本
（四）强化数据处理
需要确保移动通信网络具有更强的应用能力，实现其信息数据存储能力和处理能力的有效提升。在具体进行网络优化时，处理数据是
相关工作开展的核心内容，但是由于数据基数普遍较差，在优化系统过程中具有较大的工作难度
[2]。基于此，在具体处理信息数据时需要
进行相关检索标准的科学设定，并以此为基础选择信息数据，不仅能够确保用户工作具有更高的便利性，同时还可以在一定程度内保障信
息优化，确保信息传输具有更高的安全性。相关工作人员还需要确保对其相关数据进行科学有效的提取分类，有效融合多种存储形式，保
证在存储信息数据时，能够大大减少存储空间。
三、结束语
总而言之，在移动通信网络建设过程中，相关工作人员需要科学选择基站建设地点，有效处理通信电话故障，精确控制干扰信号，准
确分析话务活动，确保科学应用大数据分析，在此过程中，还需要进一步健全管理体系，科学获取管理数据，应用存储功能，强化数据处
理确保合理优化移动通信网络，使其更好地满足现代电子信息建设需求，为我国现代经济水平的进一步发展奠定坚实的基础。
参考文献：
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朱光军, 齐珂. 基于移动通信网络背景下大数据分析的作用研究[J]. 中国新通信, 2017(23):34-35.
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