大数据在移动通信中的应用

目录

目录 (3)

绪论 (5)

第一章大数据概念及相关技术 (5)

1.1大数据的概念 (5)

1.2大数据应用的关键技术 (5)

1.2.1大数据存储技术 (5)

1.2.2大数据分析技术 (6)

1.3国内外移动通信业中大数据的应用 (6)

第二章移动通信工作应用大数据管理系统的有效途径 (6)

2.1 提高大数据存储技术以及信息处理能力 (6)

2.2将大数据信息管理系统应用于更多的通信产业中 (7)

2.3 建立数据处理管理安全条例，保障通信安全 (7)

第三章大数据分析在移动通信网络优化中的应用策略 (7)

3.1数据分析在移动通信网络优化中的难点 (7)

3.1.1 安全问题 (7)

3.1.2移动通信网络用户业务的多元化 (8)

3.1.3 移动通信网络数据过于庞大 (8)

3.1.4需要投入大量建设资金 (8)

3.2大数据分析在移动通信网络优化中的应用策略 (8)

3.2.1利用大数据获取移动通信网络数据 (8)

3.2.2 挖掘移动通信网络数据数据 (9)

3.2.3制定健全的大数据技术管理机制 (9)

结语 (9)

参考文献 (10)

致谢 (11)

大数据在移动通信中的应用

摘要：在大数据应用高速发展的背景下，移动通信技术逐渐成为了人们联络生活与工作的基础方式。而移动通信网络经常会因为需要大量繁琐的通信数据面临瘫痪等问题。常规的信息处理技术对于确保通信质量，以及保障信息数据的有效接收和降低信息传输延迟工作，存在较为明显的缺陷。而大数据操作系统则能够通过观察信息实时流程，具有全流程、可视化、智能化的优点。将大数据应用于移动通信中可以有效提高通信质量，保障通信安全。

关键词：大数据；移动通信；应用

Abstract ：Under the background of the rapid development of big data applications, mobile communication technology has gradually become the basic way for people to connect with life and work. However, mobile communication networks often face problems such as embarrassment due to the large number of cumbersome communication data required. The conventional information processing technology has relatively obvious defects in ensuring the communication quality, as well as ensuring the effective reception of information data and reducing the delay in information transmission. The big data operating system has the advantages of full flow, visualization and intelligence by observing the real-time flow of information. Applying big data to mobile communication can effectively improve the communication quality and ensure the communication security.

Keywords：Big Data；Mobile communication；application

绪论

我国目前移动通信网络的迅速发展阶段，从大数据分析的角度对移动网络化化工作进行定量与定性分析，通过大数据存储、分析与处理技术，使得移动网络优化工作的工作量得到降低、优化效率得到提升、有限的资源得到最佳利用，从而为移动运营商的业务发展提出预测性建议、为移动网络优化工作提供高效的分析处理方案。

通过大数据存储技术的支撑、大数据分析技术与大数据处理技术的应用，我们期望移动网络优化工作可以由点发展到线、面，由传统的单点故障处理、个别问题定位向网络整体分析、矢量问题定位等方向发展。移动通信运营商可以由传统的被动提供业务、服务向主动提供服务、定制服务方向发展。为移动通信运营商的业务提供更多可选类型，深入挖掘用户潜在需求，提供盈利新的增长点。随着移动互联网的发展及新的移动通信技术的应用，移动通信网络用户对于移动通信网络质量与业务内容的要求越来越高，尤其是移动同行用户对于移动互联网速率及信号覆盖的要求，是移动通信运营商亟需关注和解决的瓶颈所在。但是网络规模与用户规模均高速増长，在网络和用户发展的过程中产生了大量的基础数据并未得到合理的利用和挖掘。

第一章大数据概念及相关技术

1.1大数据的概念

大数据是大数据技术的简称，在历史上和其他行业也被称为巨量资料和海量信息，其主要内容是利用计算机与网络技术，对传统分散、巨量的信息和数据进行处理，通过采撷、整理、加工形成有开发价值的资料和信息，为企业的生产、服务提供基础。大数据的特点是数量大、运行快、种类多和价值显著，是各类网络建设和服务的基础性技术。

聚类分析，是在大数据分析的基础上对大量的，具有数量、速度、多样性等属性的数据进行复杂性类别定义，进而通过聚集相类别，或则相近类别的数据来量化大量基础数据。从而，可以从同类属性的数据中提取、推测并预计有效信息。再结合跨类别关联分析等分析方法，可以对数据的提炼达到一个很高的层次，充分利用离散的、无序的、纷杂的基础数据信息。

对大量的基础数据进行采集、分析、归纳整理之后，通过聚类分析方法得到了相对稳定的数据群体资源，而如何针对这些层次分明，类别清楚的数据找出其内在联系，从而从不同绅度上对数据进行综合分析利用，就成为大数据分析需要着重解决的一个方面。所谓关联分析，其实际意义是指对看似无关的数据或信息，通过尝试从不同的角度入手进行关联性分析，综合判断而得出的数据相关性的分析方法。通过关联不同种类，不同层次的信息，可以使得聚类之后的数据么间、不同类别之间的数据联系更加紧密，更容易为数据分析人员提供可靠的参考数据信息来源，并且可以节省纷繁复杂的数据分析过程所花费的时间。

1.2大数据应用的关键技术

1.2.1大数据存储技术