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大数据分析在移动通信的应用.docx

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文档介绍: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。
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

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上传人:cjl201801 2022/1/25 文件大小:22 KB

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