移动通信大数据分析

1移动网络通信应用下的大数据价值链分析

1.1数据产生的过程。通常情况下，移动网络通信条件下产生数据其来源可以分为三类，即用户层、设备层与运维层三类，其三类来源分别应对了市场、管理和维护。首先，用户是整个移动网络通信过程中的最大数据来源，在目前高度发达的移动网络信息背景下，不论是个人用户还是企业用户都能利用移动电子设备进行移动网络的使用。其数据产生不仅是用户之间借助移动网络的载体进行信息交换，如即时聊天、邮件互换等，还能利用移动网络接入其他网络，通过信息的交换完成反馈工作，如网络视频观看、网络游戏的互动等。因此，其数据产生不仅是个人之间的交换，还有个人与单位服务器的联动交换。其次，除了个人用户在使用设备利用移动网络通信的工作时候产生的信息以外，为维持正常的设备使用与其进行更新维护工作，设备会利用移动网络产生一定的数据。最后，移动网络供应商会为了更好使得移动网络运作，会自主进行数据的采集反馈工作，最后以自身独立的数据反映出来，以供技术人员对其进行分析使用。

1.2数据获取的过程。通常情况下，移动网络供应商使用数据采集、数据预处理与数据传输的三大步骤，完成数据获取的任务。首先，移动网络供应商会在区域内建设信息基站，以供信息的传播与利用，同时通过基站内与处理中心设置的dpi数据采集器，对信息做出一定的筛选，并将其中有价值的信息提取，运输至处理中心的服务器。此后，经由技术人员的预处理工作，将信息数据进行进一步的整合筛选，优化数据的结构，为后期的继续深入分析研究夯实基础。最后，通过ip骨干网的媒介，将数据汇总输入数据中心中，以供后续技术人员对其进行深入的分析工作。

1.3数据储备的过程。在对数据进行预处理与传输后，由于数据的信息量较大，难以做到第一时间完成分析、比对等工作，需要对重要数据进行储备的工作。但同时由于目前我国服务承载力有限，大数据时代下的数据内容较多且繁复，因此储备周期较短是目前大数据处理过程中急需解决的重要问题。除了进一步提高服务器对数据的容量以外，相关的技术人员需要进一步提炼信息内容，延伸数据的功能性，实现数据的长期储存与使用的目的。

1.4数据分析的过程。通常情况下，数据分析的过程首先需要先对已有的数据进行合理分类，除了以使用时间为线索对其进行分类以外，还可以根据其他的客观因素进行分类分析，如使用区域、用户人群等。在对其进行分类以后，技术人员需要使用合理的方法进行具体的分析，找寻数据之间的关联性，并以此为依据进一步开展优化工作。还需要对数据反馈中移动网络使用的不足加以分析，并对其进行优化调整。最后，在数据分析工作完成后，还需要对其做最后的统筹整合工作，以此为依据移交给移动供应商，使其进行调整优化工作。

2移动通信网络优化中应有大数据分析存在的问题