数字集群与公众移动通信的差异分析

大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析

大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析 发表时间：2018-09-10T10:14:18.157Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：罗聪 [导读] 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510620 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。因此本文首先分析与探讨大数据分析技术对于移动通信网络优化而言的重要意义，进而就移动通信网络优化过程中的大数据分析技术的有效应用进行分析。 关键词：大数据分析；移动通信网络；网络优化 前言： 网络环境下，移动通信技术的不断发展，进一步拓宽了移动通信网络的覆盖范围，这种情况下，大数据技术的有效应用进一步提高了移动通信网络的应用效果，推动了移动通信网络的不断完善，也使得移动通信网络对于大数据分析技术的应用提出了更多的要求。因此，探讨移动通信网络优化诉求下的大数据分析技术应用就成为必要的了。 1.大数据分析对于移动通信网络优化的影响 有数据表明，大数据分析的应用，可以进一步推动移动通信网络的有效优化，但同时也会增加移动通信网络故障的复杂性；可以帮助及时发现移动通信网络中的问题，但同时也导致移动通信网络故障的解决难度进一步提高。在移动通信网络环境下，网络优化的主要目标在于通过对于数据信息的有效收集与分析，减少外界环境下的干扰性因素，减少故障问题的产生，并且进一步实现故障问题的有效排除，进一步保障移动通信网络的安全性。大数据技术的有效应用，为移动通信网络结构的建设提供了更多的可能性。 大数据时代下，移动通信网络的建设与应用，使得海量数据信息得以产生与应用，并且在一定程度上成为现代生产生活的重要支撑，进一步提高了社会生产生活的效率与质量，这种情况下，人们对于移动通信网络的安全性与稳定性提出了更高的要求。大数据分析技术的应用进一步提高了移动终端的更新迭代速度，使得移动通信终端应用的更新速度进一步提升，也有效提高了通信网络、移动终端与应用软件的功能性与优质性。在移动通信网络发展的过程中，对于网络的安全性与可靠性的要求不断提升，为此就需要更加充分地运用大数据分析技术。 2.移动通信网络优化中的大数据分析应用路径 2.1采用阶段性应用策略 如上文所述，移动通信网络优化过程中，大数据分析技术可以起到很大的推动效果。基于此，为了更好地发挥大数据分析技术在移动通信网络优化中的作用，可以采用阶段性技术应用策略。首先在准备阶段，在移动通信网络优化的过程中，就大数据分析技术的优化目标加以明确，并且根据优化目标合理选择相应的优化工具与优化方法；其次，在测试阶段，需要充分收集与运用相应的数据信息，通过对于数据信息的有效对比与分析，以此为基础开展移动通信网络的驱车测试，更好地明确大数据分析技术的应用效果；再次，在分析阶段，需要通过对于大量数据信息的深入分析，明确故障问题，并提出应对与解决办法；最后，在调整阶段，应当对天线射频与后台参数进行及时有效的优化与调整，在这个过程中，调整后台参数可以确保移动通信系统的有效运行，及时发现错误参数并且加以调整。对于天线射频的有效调整可以进一步提高移动通信网络在区域内的通信质量与效率。因此，在实际的技术应用中，通过对于天线射频与优化参数，来进一步提高移动通信网络通信质量与通信效率，减少故障问题发生的概率[1]。 2.2对数据分析方法加以优化 探讨移动通信网络优化中的大数据分析的有效应用，还需要从数据分析方法入手，提高数据信息的收集与分析质量，如果移动通信网络区域客户业务的开展涉及到较多的信息号，需要通过行之有效的重点分析，合理提出相应数据，进一步提高数据分析质量与分析效果，实现移动通信网络在数据提出方面的创新，提高数据信息的分析质量。通过对于数据的侧重化处理与优质分析，可以实现移动通信网络的优化程度得以提升，通过相应的测试内容与测试方式来推动技术的整体性发展。明确数据信息开发的重要性，对于数据信息进行虚拟化的整合处理，通过虚拟化的数据处理方式实现数据扩展，有效实现平台化的多元数据整合，实现多种数据信息的合理整理与存储，实现整体网络构架的优化，提高数据信息应用的整体性与移动性。在测试过程中，通过更加专业的系统目标的构架与优化，制定合理有效的工作方法，在准备工作完成之后，就数据信息进行有效的采集与测试，合理调整数据参数，以此为基础实现数据指标的优化。

大数据在移动通信中的应用探讨

科技创业家 理　论　研　究 ２０１４年０１（下） ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ　ＰＩＯＮＥＥＲＳ １２５ 科技创业家　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ　ＰＩＯＮＥＥＲＳ１ 引言 随着新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，处理和分析大数据的的需求日益旺盛，兴起了大数据热潮，使得大数据领域飞速发展。反过来，大数据的分析、处理、优化结果又反馈到生产实际当中，进一步改善了生产效率，进而推动新一代信息技术产业的向前发展。根据美国德克萨斯大学对各个行业和大型企业的数据利用率和人均产出率进行的广泛研究得出如下结论：数据分析实用效率每提高１０％，财富１００强中的企业人均产出提高１４．４％，零售行业人均产出分别提高４９％，咨询服务行业人均产出分别提高３９％，传统行业人均产出都可提高２０％以上。由此可见，伴随着我国国民经济的快速发展，急需加强在大数据领域的基础研究和技术发展，促进我国经济又好又快发展。早在２０１０年１０月，国家发改委、工信部就联合发布通知，确定在北京、上海、深圳、杭州、无锡开展云计算服务创新发展试点，明确了国家发展云计算的总体思路和战略布局。 在１９８０年美国社会思想家托夫勒的《第三次浪潮》中就预言到，“如果说ＩＢＭ的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章”。２０１１年麦肯锡全球研究院发布研究报告，“大数据”一词首次正式被提出，这份报告讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，认为对大数据的分析与挖掘，会在经济生活中产生巨大效益，从此，全球开始了对大数据的前所未有的关注。近几年来，《Ｎａｔｕｒｅ》和《Ｓｃｉｅｎｃｅ》等国际顶级学术刊物相继出版专刊探讨大数据的研究，报道人类已迈进ＰＢ（１０１５）规模的大数据时代，并从互联网技术、环境科学、生物医药等方面介绍了大数据所带来的技术挑战。同时，２０１２年美国政府宣布启动“大数据计划”，包括ＮＳＦ、ＮＩＨ、ＤｏＥ、ＵＳＧＳ等六家美国联邦机构将首期资助２亿多美元用于大数据相关研究及工具和技术的研发，这是继１９９３年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，美国政府认为大数据是“未来的新石油”，把大数据研究上升为国家发展战略。当今全球的数据量已达到ＺＢ（１０２１）级，数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，但是人类对这些数据的利用率却很 低。学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生了浓厚的兴趣。我国也高度重视大数据技术的产业发展，特别是近期，中国研制的天河二号超级计算机系统，成为全球最快的超级计算机，计算速度达到每秒３．３９ⅹ１０１６次双精度浮点运算，进一步加强了我国大数据科学研究的基础设施，为促进大数据应用开发奠定基础，为我国在大数据领域掌握了竞争主动权。 大型ＩＴ跨国企业成为发展大数据处理技术的主要推动者，如ＩＢＭ、Ｏｒｅｃａｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ等企业，均已发布了应对大数据的挑战的相关解决方案。特别是ＩＢＭ公司，早在２００５年就提出了智慧地球的概念，阐释了不仅能从大数据的分析中获取洞察力，更能将这些洞察力转化为强有力的行动。通过查找、可视化和了解所有大数据可以改进决策制定过程；通过分析各种各样的机器数据和运营数据，以获得更好的业绩；通过整合其他内部和外部信息扩展现有的客户视图；通过整合大数据和数据仓库，提高操作效率；通过实时监控网络安全，检测欺诈，降低风险。ＩＢＭ将数据分析作为其大数据战略的核心，其海量数据分析平台ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅＢｉｇＩｎｓｉｇｈｔｓ等相关产品经过了一系列创新，可以更好地支持大数据处理。全球最大的社交网站Ｆａｃｅｂｏｏｋ，利用社交网络收集了海量用户行为和网络群组关系数据，将这些海量数据利用用户行为分析系统分析出海量用户的行为习惯，定向对不同用户群组发布针对性的广告，获得了巨额收益。大型数据库软件开发公司Ｏｒａｃｌｅ，在现有的数据库产品中引入数据挖掘和分析技术，再配合其大型的云计算中心，组成大数据系统解决方案。 ２ 大数据应用实施关键技术 大数据技术涉及计算机、应用数学等 几乎所有的学科领域。大数据关键技术不仅包括数据存储与分析技术等核心技术，也包括数据处理、数据管理、数据呈现等重要技术。近年来掀起的云计算热潮，已经应用于社会生产的各个方面。 数据存储方面，亚马逊公司是先行者，它的Ｓ３云服务已经成为了云存储的业界标准。无论在用户使用、商业模式、所提供服务的便捷性和规模增长，亚马逊公司都为 这些领域提供了经典范例。还有围绕ＮｏＳＱＬ的新技术和模式，１０ｇｅｎ的ＭｏｎｇｏＤＢ，ＤａｔａＳｔａｘ的Ｈａｄｏｏｐ构建方案Ｃａｓｓａｎｄｒａ，ＮｏＳＱＬ数据库技术提供商Ｃｏｕｃｈｂａｓｅ等等。 数据处理方面，Ｈａｄｏｏｐ公司的ＧｏｏｇｌｅＭａｐＲｅｄｕｃｅ的大数据分布式处理架构是大数据生态系统的主角，许多的商业和产品的创新也围绕这个架构产生。如由雅虎分拆的ＨｏｒｔｏｎＷｏｒｋｓ，有Ｈａｄｏｏｐ创始人ＤｏｕｇＣｕｔｔｉｎｇ坐镇的Ｃｌｏｕｄｅｒａ，提升Ｈａｄｏｏｐ速度的ＭａｐＲ等。 数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术，涉及关联规则挖掘、集成学习、遗传算法、神经网络、优化、模式识别、预测模型、回归、统计、时间序列分析、关联规则学习、聚类分析等。数据挖掘技术，是指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，它是一组结合数据库管理的统计和机器学习方法从大数据集提取模式的技术。机器学习技术，是使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 大数据技术是一系列技术的集合，任何单一的软件产品都无法完全解决大数据问题，需要一整套全面的解决方案。需要各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件，并通过各种网络传递给各种使用者。 ３ 信息通信业大数据发展现状 ３．１信息通信业数据业务特征与需求分析 巨大的用户基数。电信业务已经成为人们生活中的必需品，用户数量非常巨大，整体市场饱和程度逐步提高。截至２０１３年６月底，我国网民数量达到５．９１亿，手机网民规模达４．６４亿，网民中使用手机上网的人群占比提升至７８．５％。 拥有数据资源。随着３Ｇ的普及，无线上网和智能手机得到了高速发展，手机上网流量迅速增长，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。电信运营商通过部署相应数据挖掘的技术可以获得几种数据类型。一是人用户入网登记数据，主要包括在登记时提交的个人姓名、性别等数据、手机号码、ＩＥＭＩ、状态码等数据。二是计费系统记录的数据，主要包括用户的套餐选择数据、资费数据、消费历史等。三是以用户位置数 大数据在移动通信中的应用探讨 谢华 （联通通信建设有限公司上海分公司 上海 ２０００５０） 摘　要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。本文首先对目前主要的大数据分析方法、技术和应用进行了分析；进而对移动通信业大数据分析的前景进行展望；最后阐述了我们在移动通信业大数据应用方面的几点建议。关键字：大数据 移动通信 数据分析 作者简介：谢华（１９７７—），男，山西朔州人，大学本科，联通通信建设有限责任公司，工程师，主要从事通信网络建设工作。

中国移动通信行业的发展状况

《营销管理》课程报告 中国移动通信公司与中国联合通信公司 营销比较分析报告 前言 本文通过对自近年来中国移动通信运营行业的市场发展、变化，对两家主要的移动运营商——中国移动通信公司和中国联合通信公司进行了SWOT分析，并在此基础上探讨了两公司的产品定位、定价情况、分销渠道和促销手段等营销策略，并结合《营销管理》课程所学内容对两公司各自的用户特征和市场细分情况进行了分析。 关键词：中国移动、中国联通、移动通信、营销策略、用户特征分析

目录 一、移动通信行业分析 (1) （一）移动通信行业发展概况与趋势 (1) （二）国际市场概况 (3) （三）国内市场概况 (3) 二、中国移动与中国联通的背景介绍及SWOT分析 (6) （一）中国移动通信公司介绍 (6) （二）中国联合通信公司介绍 (8) （三）两公司的SWOT分析及总体水平分析对比 (9) 三、两公司目前的营销策略 (15) （一）产品定位 (15) （二）定价情况 (17) （三）分销渠道 (20) （四）促销手段 (21) 四、两公司目前的移动通信用户特征比较 (22) （一）用户基本特征比较 (22) （三）品牌认知度比较 (25) （四）用户满意度比较 (26)

（五）目标用户群描述 (27) 五、中国移动通信公司的用户分析 (28) （一）消费者偏好分析 (29) （二）消费者行为分析 (31) 六、参考文献 (35)

中国移动通信公司与中国联合通信公司 营销比较分析报告 一、移动通信行业分析 （一）移动通信行业发展概况与趋势 2000年的中国移动通信市场可谓红红火火。1至8月份，全国移动电话新增用户1989．7万户，移动电话用户总数达到6319．2万户，移动用户普及率达4.7％。截止2000年年底，全国移动电话用户数达到8526万户，当年新增用户4197万户，全国用户普及率为 6.7%。中国移动用户规模和网络规模已跃居世界第二，仅次于美国。 预付费业务成为新亮点 随着今年我国移动市场竞争格局的初步形成，我国移动运营商的竞争也日趋激烈。在激烈的竞争中，新技术已经成为移动通信发展的驱动力，在这个驱动力下，今年移动通信市场的业务层面呈现出一派繁荣景象。特别是基于智能网技术的预付费业务成为新的亮点。 今年年初以来，基于智能网的预付费业务呈现出强劲的发展势头，不仅使这一针对低端用户的业务成为移动市场上的新亮

大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究 叶国梁

大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究叶国樑 摘要：大数据信息管理系统与操作模式，随着社会生产工作需求，早已应用于 社会各行各业工作管理体系中。而移动通信作为人们日常交流工作的重要途径， 在许多时候由于庞大的人口基数，以传统的信息处理系统，难以保障移动通信工 作的正常运转。另外移动通信管理工作中，繁多的管理工作，整理客户资料一直 也是运营商管理工作难题之一。利用大数据管理系统整合客户数据，以及提高通 信管理工作。对于提升移动通信中的通信质量具有明显效果，有助于帮助运营商 处理工作内容，管理通信数据。 关键词：大数据；移动通信；实际应用 引言 我国已经进入移动通信高峰时期，移动通信业从2G发展到4G。移动通信已 经极大地改变了现代人的生活，我们在关注移动通信发展的同时，也要求其提供 优质的服务，关注移动通信质量问题。大数据时期，移动通信故障解决办法增多，但同时，移动通信业面临着更大的冲击，如何正确发挥大数据在移动通信网络中 的作用，是现阶段通信运营商的主要任务。 1 大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.1数据问题 目前大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的问题之一，就是数据量过 大的问题。在移动通信网络的发展过程中，随着用户数量的增加、网络范围的增大，移动通信网络产生的数据量也在大幅度的增加。根据相关调查研究发现，全 球数据总量正以每两年翻一番的速度高速增长。与此同时，移动通信网络产生的 数据量也不容易忽视，这就加大了从巨量数据中提取有用信息的难度，成为当前 优化移动通信网络工作的重要障碍之一。 1.2资金问题 现下大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的另外一个问题，是资金缺 乏的问题。基于大数据分析实现移动通信网络的优化，不是一蹴而就的，它需要 经历一个复杂的系统数据分析过程。具体实施过程中，难免会因为不同地区的数 据结构差异等问题综合考虑，使移动通信网络的建设成本加大，从而造成资金缺 乏的问题。如果没有足够的资金支持，实现移动通信网络的优化则无从谈起。 1.3安全问题 当前在优化移动通信网络过程中，大数据技术同样面临着安全问题。大数据 分析势必要对数据进行处理、分析和存储，如果大数据技术出现安全漏洞，那么 直接会对移动通信网络造成不同程度的影响，甚至导致网络局部瘫痪。在大数据 分析中，主要通过云储存技术进行存储。尽管云储存技术可以实现巨量数据的云 端储存，但是云端数据的信息安全难得到有效保证，数据丢失的风险依旧存在。 2 大数据分析在移动通信网络优化中的应用要点 2.1大数据时期的分布式文件系统技术 大数据时代使移动通信网络分布系统存储、分析能力得以提高。目前，先进 的分布式文件系统、如Hadoop系统已经开始应用并取得了很好的效果。HDFS的 采用主从结构，具有强大的功能。该集群由NameNode和Client客户端构成。其中，NameNode是移动通信网络的管理者，负责对数据进行整理和管理。大数据 时期，数据的存储与分析十分重要，海量的数据只有通过分析才能判断有效与否。NameNode实现了移动通信网数据的本地存储、整理和发送，从而保证了接收端

案例一：中国电信的SWOT分析

案例一：中国电信的SWOT分析 在已经过去的一年里，中国电信的新闻热点、焦点不断。电信资费的调整、中国电信南北大分拆以及中国电信将面临入世挑战等让人们瞩目。在新的一年里，中国电信又将上演一场“与狼共舞”的惊险剧目。面对激烈的市场竞争，对中国电信进行SWOT分析,也许能让大家对中国电信未来的发展有一个清醒的、客观的认识。 中国电信的优势(strength)和劣势(weakness)分析 自20世纪80年代中期起，中国电信经历了近20年的高速发展，已经形成了规模效益。尽管此间经历了邮电分营、政企分开、移动寻呼剥离、分拆重组等一系列的改革，但在中国的电信业市场上，中国电信仍具有较强的竞争和发展优势。主要表现在客户资源、网络基础设施、人才储备、服务质量等方面： 1、中国电信市场引入竞争机制后，中国电信与中国移动、中国联通、中国网通等运营商展开激烈竞争。中国电信南北分拆后，在保留原有大部分固定电话网和数据通信业务的同时，继承了绝大部分的客户资源、保持良好的客户关系，在市场上占领了绝对的优势。1.79亿的固定电话用户，1500多万的数据通信用户，为中国电信发展业务，增加收入奠定了良好的基础。 2、中国电信基础网络设施比较完善。改革开放20多年来，中国电信己建成了覆盖全国，以光缆为主、卫星和微波为辅的高速率、大容量、具有一定规模、技术先进的基础传输网、接入网、交换网、数据通信网和智能网等。同时DWDM传输网，宽带接入网相继建设数据通信网络和智能网不断扩容。中国电信的网络优势已经成为当前企业发展的核心能力，同时具备了向相关专业延伸的基础和实力。 3、中国电信在发展过程培养和储备了一大批了解本地市场、熟悉通信设备的电信管理和技术的能力较高、结构合理的管理和专业人才。同时中国电信还积累了大量丰富的运营管理经验，拥有长期积累的网络管理经验、良好的运营技能和较为完善的服务系统。 4、中国电信日趋完善的服务质量。中国电信成立了集团客户服务中心，为跨省市的集团客户解决进网需求；中国电信还建立了一点受理、一站购齐的服务体系，最大限度地方便用户；紧接着中国电信推出了首问负责制，解决了企业在向用户提供服务过程中的相互扯皮、相互推委的问题；另外，中国电信还设立了服务热线(10000)、投诉热线(180)等，建立了与用户之间的沟通服务，提供互动式服务。 虽然中国电信具有一定的发展优势，但我们应该辨正地看待这些优势。辩证法告诉我们，优势和劣势都是相对的，即在一定的条件下，优势很可能就转变成劣势。中国电信虽然拥有丰富的客户资源、完善的网络设施以及大量的储备人才，但缺乏现代企业发展所必需的战略观念、创新观念、人力资源开发管理、人文环境建设以及与此相适应的市场制度环境。业内人士认为，中国电信拥有资源优势，但却缺乏资源运作优势。一旦不慎，优势很可能就转变成劣势。目前，中国电信的劣势主要表现在以下几方面： 1、企业战略管理与发展的矛盾。一方面是企业决策层只重视当前战术和策略，忽视长远战略，湮没在日常经营性事物中，不能统观大局；另一方面企业缺乏应对复杂多变环境的企业运作战略策划人才。这个问题是当前实现企业持续发展、保持长久竞争优势的核心问题。 2、企业内部创新与发展的矛盾。面向计划经济的职能化业务流程、管理模式、组织模式已经呈现出与快速发展的不适应，并逐步成为制约电信企业参与全球化竞争的主要因素。ERP、管理和组织模式的改革创新以及企业特色人文环境的建设是实施企业发展战略应考虑的焦点问题。 3、中国电信现有的基础设施不能为用户提供特色服务。中国电信虽然拥有比较完善的网络基础设施，但这大都不是根据市场的实际需要建设的，而是为了满足普遍服务的需要。 4、拆分让中国电信由主体电信企业降级到一个区域性的电信企业。新中国电信的主要

大数据在移动通信网络优化中的应用研究

大数据在移动通信网络优化中的应用研究 摘要：随着信息技术的不断发展、移动通信网络的不断完善，数据呈现不断上 涨的趋势，移动通信网络用户受着大数据的影响，大数据的时代全面发展，通过 对大数据的处理为移动通信网络用户提供了更加便捷的生活方式，提高了更多移 动通信网络用户的工作效率。本文对移动通信网络及大数据进行了详细的分析。 关键词：移动通信网络；大数据；思考 1.数据概念 大数据的核心就是在浩瀚的数据模型中找到有价值的信息及获取有意义的线索，是一种较为常见的名词。大数据指的是在一定的时间范围内采用较为常见的 软件工具进行捕捉、管理及处理的数据集合，需要新型处理模式才能具备更加强 大的决策力、洞察力及流程优化能力的海量、高增长率及多样化的信息资产。 2.大数据的特点 大数据在信息技术领域具有价值量大、规模庞大、种类繁多及时效性高等特点，具体分析如下： 1）价值量大：大数据具有一定的价值及意义，数据的总规模、总数量的大小与数据的价值量大小及价值密度高低呈现一个负相关关系发展，在移动通信网络 信息世界的视频中，时间越长的网络视频在经过持续有效的监控后，有价值的数 据越少。 2）规模较为庞大：整个数据存储中心能达到1.8万亿内存的信息数据，各行 业之间的数据会根据时间的推移与前进进行一定速度的增长，增长速度大概为55%左右，在现实工作过程中存在着成千上万的数据采集传感器被安装在各种设备中[4]，在移动通信网络大数据的环境下，不仅大程度地方便了人们的学习与生活， 还给人们的工作带来了一定的时效性及便利性。人们在网上购物、搜索及聊天等 为大数据的规模进一步更新。 3）种类繁多：大数据中的数据能划分为半结构化数据、非结构化数据及结构化数据等部分及种类，结构化数据表现为极易进行存储及传输的文本数据、而非 结构化数据表现为视频、图片、音频及地理信息这类数据，非结构化数据的规模 较大，且非结构化数据的类型、数量及规模还在不断的发展与壮大。 4）时效性较高：大数据具有较高的时效性，要想将数据的高价值量进行确保，应将其处理速度进行进一步提升，这样才能确保大数据发挥更大的价值及意义。 3.大数据分析技术对移动通信网络优化的影响 大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的，一方面大数据分析 技术可以有效解决数据量的问题，对数据进行很好的归类和分析，而另一方面， 加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析， 达到排除故障、提升用户使用感知的目的。 大数据时代的到来，使人们可以更加自由的使用网络，这对移动通信网络的 技术、承载力有着更高的要求，移动通信技术经历了从2G到4G的发展历程，目 前正在进行5G通信技术的研究，移动用户在使用通信业务时，天气、地区等因 素都会对通信质量造成影响，因此，在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的 革新，合理使用大数据分析技术，可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。 4.当前运用大数据技术所面临的问题 4.1移动通信网络数据过于庞大 在移动通信网络使用的过程中，由于现在的覆盖范围越来越广，使得用户不

中国移动通信市场现状分析

中国移动通信市场现状分析 移动通信差不多成为通信领域中最活跃得力量,它得增长速度已远远超过固定通信.截止到1999年底,全球移动电话用户已超过45亿.我国作为世界最大得潜在移动通信国家,当年用户规模为4324万,仅次于美国和日本,位居全球第三.新世纪,我国移动通信将持续高速进展,到2000年6月,我国移动用户已达6000万,今年有望成为全球第二大移动通信国家.我国移动通信乃至整个通信事业得进展,得益于通信产业适度超前于国民经济得宏观决策,也得益于我国经济持续、稳定、高速地进展,还得益于信息产业政策得扶持和引导.移动通信运营业和制造业得协同进展,使我国移动通信产业呈现出勃勃生机得局面. 一、我国移动通信运营市场现状分析 1进展状况 近十年来,我国移动通信网络规模和用户规模得到高速进展.截止到2000年6月,gsm网规模达到8297万门,移动电话用户接近6000万,移动电话普及率超过46％,移动通信网将在本年内进展成为全球第二大网. 2市场竞争格局 我国移动通信运营市场竞争日益激烈,随着中国移动通信集团公司得挂牌成立,该运营市场形成了以中国移动通信集团公司和中国联通为主体得竞争新格局. （1）中国移动和中国联通得竞争 自1994年成立以来,中国联通得到了政府和信息产业部得大力扶持和政策倾歪,其竞争实力逐步提高,作为我国目前唯—一家综合业务提供商,中国联通得业务进展重点仍是移动通信,并获得了cdma经营许可证. 中国移动已退出与长城电信网得合作,长城电信网独立运作.据预测,长城cdma网也将并入中国联通,如此中国联通得综合实力将得到进一步增强.中国联通已构成对中国移动得强劲竞争.两者得实力差距将进一步缩小,截止到2000年6月. （2）移动电话和固定电话之间得相互渗透和相互竞争

中国移动案例分析

中国移动公司案例分析 中国移动是中国移动通信集团公司（China Mobile Communications Corporation CMCC ）的简称，是根据国家关于电信体制改革的部署和要求，在原中国电信移动通信资产总体剥离的基础上组建的国有重要骨干企业，于2000年4月20日成立，注册资本518亿元人民币，资产规模超8,000亿元人民币，网络规模和客户规模均居世界首位的目前全球市值最大的电信运营公司。 中国移动已连续六年入选美国《财富》杂志全球企业500强排行榜（表1.1），并跻身于全球电信运营商的第一梯队，是北京2008年奥运会合作伙伴；在英国《金融时报》最新“全球最强势100品牌”排名榜中，中国移动以品牌价值392亿美元高居第四；中国移动还是连续三年入榜《福布斯》“全球400家A级最佳大公司”的唯一中国企业。 中国移动商业模式 在启动3G后，全行业都在思考一个问题。那就是在3G时代，运营商应该提供什么样的服务。尽管同2G相比3G的带宽有了很大提高，可是如果没有相应的业务，3G只能沦落为简单的互联网接入通道，而不能给运营商带来与成本相匹配的收益。移动支付，逐渐成为中国3G没有大吸引力的最大障碍物。 全球手机移动支付业务发展迅猛进入21 世纪，日韩、欧美等地区，通过采用 RFID 技术，大力开展手机移动支付业务。经过几年发展，手机移动支付业务得到用户的广泛认可和接受，2008 年全球手机移动支付额约为 550 亿美元。据英国调研公司Juniper Research 预测，2013 年全球手机移动支付额将达6000 亿美元，增长近 10 倍。 中国移动手机移动支付业务收入主要来源于两方面：业务实现的佣金提取以及合作商户接入的比例分成。为此，中国移动建立了两级移动支付业务中心。其中，全国级中心，主要处理清算及结算业务，运营商可根据业务实现情况，提取佣金。相比银行卡刷卡佣金分配环节，手机移动支付佣金分配环节少，可由运营商直接控制，佣金比例比银联更具优势。运营商可通过具竞争力的佣金比例，以及更便捷的T+n 资金划拨周期，获得盈利；省级中心，主要处理各省商户接入管理与运作等事宜。与提供运营平台的合作商，按交易流量，比例分成，实现收益。 普遍分析观点分析认为，手机移动支付业务将给中国移动带来三重收益：其一，应对联通和电信的竞争：通过在 SIM 卡附加增值服务，增强用户体验，能帮助中国移动加快预付费用户群向后付费用户群的转移，捆绑用户；其二，降低发展用户成本：该项业务能够显著降低中国移动在新增用户与留住已有客户方面的支出；其三，引领移动支付市场：在手机移动支付行业中抢占先机，并从行业快速增长中获利。 新的商业模式是中国移动的最大增长驱动力 据媒体报道，中国移动董事长王建宙做客人民网时表示，三新和两新成为中国移动增长的驱动力。“三新”指“新用户”、“新话务”、“新业务”，“过去那么多年来一直是增长的主要驱动力”，而“两新”指“新领域”和“新模式”，“比如手机支付、手机金融、手机游戏等，都需要不断进入新的领域，开拓新的模式”。 在这些创新中，商业模式的创新更是中国移动未来发展的必须。简单的说，商业模式的创新大概表现在以下方面： 第一、从收费到免费。在现在这个社会中，虽然赚钱是必须的，但收费却并不是必须的，一直在涨价的银行、铁路、电力、有线，其实都是外表强悍内心虚弱，而一直免费的谷歌、淘宝等却是无往而不利。中国的通信行业资费水平在持续下降，未来“打电话不要钱”可期，运营商必须探索适合免费经营的商业模式。

大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用

大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用 发表时间：2020-04-08T09:13:09.223Z 来源：《基层建设》2019年第31期作者：王磊 [导读] 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。 长庆油田分公司第一采气厂陕西西安 710016 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。在现代化社会的发展中，大数据分析技术在优化移动通信网络中发挥着重要作用，人民群众对网络通信技术提出了更加严格的要求，大家越来越认识到移动通信网络优化的重要性，文章主要研究了大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用，希望能够有效地处理移动通信网络中的各项数据，实现优化目标。 关键词：大数据技术；移动通信网络；优化；应用 大数据技术一种基于当下这种信息化的时代背景而衍生出的一种能可同时处理海量信息的新型技术。该技术不仅能从繁多的数据流中之中精准采取到使用者所欲获取的信息，且能借由各种方式与途径来对信息予以灵活处理。因此，若我国通信体系亦能基于大数据技术的支撑来灵活处理各项数据，则势必能为我国通信体系的改革起到良好的推动作用。 1大数据技术和移动通信网络的相关分析 1.1大数据技术 在科学技术的快速发展中，大数据技术应运而生，而相关权威领域无法对大数据技术的内涵进行正确解释，导致社会各个领域对大数据技术的认识出现了很多偏差。从整体的角度进行分析，大数据技术指的是利用相关技术，有效地处理海量数据，以此为基础深度挖掘、处理并分析这些数据，实现各项资源的充分利用。在大数据技术水平不断提升的大背景下，大数据技术在社会和生产过程中得到了广泛应用，逐渐发展成影响世界发展的重要技术之一，与传统技术相比，这项具有很多优势，在各个领域中的应用为企业高层决策工作提供了支持。 1.2移动通信网络 移动通信网络是一种优质的传输介质，其应用能够实现客户和客户之间的通信、客户和服务器之间的通信，在实际通信过程中需要强大的专业技术作为支持。在社会的全面发展过程中，社会生产和生活对移动通信质量、网络运行效果提出了更加严格的要求。为了有效地提升为网络运行质量，相关部门需要深入分析网络运行过程中的各项问题，及时地优化移动通信网络，还可以引进大数据技术，实现网络优化的预期目标，大数据技术在网络通信优化中的应用取得了很好的效果，但也在一定程度上影响着网络通信的发展。 2移动通信网络优化中大数据应用问题 第一，网络系统复杂且巨大，给实际的管理造成很大的困难。目前我国移动通信网络包含有各种类型的网络架构，客户群体的数量也是非常庞大，持续不断的有新通信基站在建设，在如此背景下难以全面控制各个方面的数据信息。第二，网络应用有延迟，使得网络优化不及时。网络的维护管理不仅需大量的资金，同时也要确保工期的按时完成，这样才能保证新优化基站的正常投入使用，然而，部分区域4G网络建设不全面、相对落后，会导致通信网络结构的不一致，使得这些区域的通信网络不能很好的和其它平台进行兼容。 3大数据技术在移动通信网络优化中的应用 大数据技术在移动通信网络优化中的应用具体体现在以下方面：第一，准备阶段。在大数据优化准备过程中，相关人员需要明确优化数据目标，准备相关数据和资料；第二，测试阶段。在大数据优化测试过程中，相关人员需要收集相应的数据和信息，以此为基础进行DT/CQT测试，这些工作需要在完成准备工作后实施；第三，优化分析阶段。在大数据优化分析过程中，相关人员需要优化分析各项数据和问题，如信号覆盖问题、信息切换问题等，并实施相应的解决对策，顺利完成分析任务；第四，优化调整阶段。在大数据优化调整过程中，相关人员主要对天线射频和后台参数进行优化和调整，天线射频调整的主要目的是提升网络覆盖区域的通信质量，后台参数调整的主要目的是确保移动通信工作的顺利实施，及时地发现并调整各项错误参数，减少移动通信网络中的故障，实现移动通信网络的快速发展。 4基于大数据的移动通信网络优化措施研究 4.1获得数据信息 我国通信体系因包含众多的使用基数，故即便仅是过去一小段时间，亦将产生极其庞大的数据流。倘若通信企业始终以最纯铜的方式来获取并处理这些信息，势必将因处理效率低下而阻碍企业的有效发展。因此，各通信企业也更需对大数据技术的合理运用给与高度重视，继而在借助大数据技术来搜集并整理庞大的数据流同时还应将其融入到投资方面，以此既能为通信企业投资工资开展提供准确的数据支撑，且投资过程所需的人力、物力及财力亦将得到有效降低。 4.2充分利用存储功能 通信网络与大数据之间结合的一大隐忧在于数据的存储方面，所以为了优化通信网络，便需要对大数据技术的存储功能进行深入研究。基于网络用户不仅每天均在发生变化，且因此而产生的海量数据亦需面临管理和保存问题。故积极借助大数据技术的存储功能，将能利用虚拟化的存储功能来对现实中的存储问题予以合理转化，以此将不同机构的数据正和到同一个信息平台之上。这样不仅方便对数据的统一管理，且数据的动态变化容量亦将大幅减少，这将为数据存储节省更多能源，继而降低数据管理成本。 4.3灵活利用大数据分析技术 针对通信网络的优化过程，相关人员亦需做到对大数据分析技术的灵活使用。至于技术人员能可进行的主要工作则包括对大数据技术的简单优化与测试。而到了全面优化阶段，技术人员便需深入分析信号覆盖、切换等问题。继而积极针对大数据技术的实际运用状况来提出合理化的改进策略，以此方能为各项业务的开展质量提供有力保障。 4.4大数据技术在提高网络分析性能中的应用 移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具；在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部

移动通信行业客户流失分析

思达商智（北京）软件技术有限公司 | 机密 移动通信行业客户流失分析 Inetsoft 对待客户流失的观点 在进行客户流失分析之前，有必要先阐述一下Inetsoft 对于客户流失这个现象的一些观点： 1. 流失在所难免，我们需要做的不是消除客户流失，而是确保流失率控制在较低水平。 2. 移动通信行业公司的运营支撑等系统已经积累了丰富的信息，使得我们可以通过内 部信息系统，定期分析客户流失情况。 3. 通过仔细分析客户流失原因，有利于我们采取相应策略来降低有价值客户的流失率， 真正的提高成本收益比。 4. 我们认为许多客户是可以挽回的，准确的分析可以提供正确的挽回措施。 5. 对于不值得挽回的客户，彻底放弃。这些客户包括低价值客户（挽回成本超过所能 获得的收益的客户）和声望太差的客户（恶意欠费的客户等）。 这些观点是Inetsoft 在进行客户流失分析时的指导思想，也代表了在这类CRM 分析中的基本世界观。 为什么要关注客户流失？ 移动通信行业的现有企业中，一般情况下客户月流失率在3%左右，如果静态计算，则所有客户会在 2 － 3 年内全部流失。 在降低客户流失率方面，哪怕仅仅降低 1 ％就意味着你至少可以有百万元的收入增长！客户是一个公司最宝贵的财富，因此保持客户并增长客户就是头等重要的事情，同是又是很困难的一项任务。 在2011年底，中国的人口已达1347350000，同时手机量达到1006923000，也就是说中国的手机普及率差不多达到了75%，现有的用户数几乎已经接近人口总数。在一个如此成熟和饱和的市场中，开拓新用户的难度可想而知。根据美国市场营销学会顾客满意手册的统计数据表明，吸引一个新顾客所耗费的成本大概相当于保持一个现有客户的5倍，而且从传统意义上来讲，移动通信行业保留旧客户利润率为开发一位新客户之16 倍，尤其对于剩余客户市场日渐稀疏的移动通信市场来说，减少客户流失就意味着用更少的成本减少利润的流失，这点已经为运营商所广为接受。 由此可见客户保持的重要性，也就是说保留旧客户比开发、吸收新客户更重要。在成熟期的产品市场中，要开拓新客户很不容易。客户的忠诚度应该是一个企业能够生存发展的最大资产之一，拥有忠诚度的客户，会因客户有学习的效果，而使企业可以花费较少的成本来服务客户，降低了公司在服务成本上的支出，而且忠诚的客户也会宣传正面的口碑效应以作为他人的参考，进而替企业创造新的交易。一旦企业无法留住客户，将因客户的

大数据在移动通信中的应用研究

大数据在移动通信中的应用研究 随着移动通信技术的飞速发展和国家政策对通信技术的产业的规划指导，目前我国的移动通信网络技术的规模已经位居世界前列。移动通信网络技术的技术发展是循环往复的，虽然对于移动通信网络技术的优化处理工作还处于最后阶段，但是和移动通信技术的后期规划是相互联系的。 一、移动通信中的大数据发展情况 1.1大数据在移动通信业务中的应用特征 由于社会经济的发展和时代的需要，移动互联网业务已经成为人们生活中的必需品，用户的数量十分巨大，市场的饱和度也在不断地上升。移动通信业务中包含的数据信息随着4G网络的出现再一次得到的发展，移动终端的上网速度也得到了增长。移动通信运营商可以通过设置数据挖掘技术就可以得到几种数据资源。第一个是个人用户的上网登记许可，主要包括在登记时提供的用户姓名等个人资料以及手机的状态码等，第二个是将用户所在地的信息接入基站内获得用户的位置，第三个是手机计费系统所记录的数据，主要包括用户套餐的选择、和消费记录，最后一个是用户的动作数据，主要包括用户业务的使用类型、互联网的历史记录和经常使用软件的名称、上网时间等

信息。 1.2国外移动通信业中大数据的应用 对于移动网络的运营商来说，大数据所带来的收益是十分可观的，移动运营商在数据的探索领域遇到了个人隐私、网络安全和技术问题等其他方面的问题，但在现代社会，不论是国内还是国外他们的移动通信业务都开始向对大数据的出现做出相应的改变。在法国最大的移动运营商法国电信做出了基于大数据的新型业务模式，承担了该国大部分公共服务业的IT建设项目，在这些项目系统中，法国电信为了挖掘大数据的潜在价值，建立了一个法国高速公路监测项目，每天都会记录大约五百万条信息，只要完成对这些数据的分析就能很好为高速公路上的车辆提供可靠地道路信息，从而提高公路的运行效率。对数据的分析工作将是未来移动运营商的最主要的工作之一。 二、大数据在移动通信中的应用技术 1、大数据应用的技术。大数据存储技术的基础是基于云服务的云储存技术，NoSQL是云储存技术的基本模式和技术架构，在大数据存储的移动通信业务的使用中，通常情况下是将Hadoop作为基础，来架构移动通信大数据中的储存载体，这样的储存形式具有非常大的可扩展性，存储方便快捷、容量也十分可观，而且十分有利于后期对

通信行业SWOT分析报告报告材料

公司发展SWOT分析 一、SWOT 分析 （一）优势（S） 1、这几年公司创新发展，积累了巨大的规模优势 在这几年江西公司在网络规模、用户规模、经营收入等方面遥遥领先于其他运营商，占据了绝对优势，为3G和综合信息运营服务打下了坚实的基础。 2、TD-SCDMA得到国家的支持 TD-SCDMA作为我国自主创新的第三代移动通信国际标准，国家正大力支持研发、产业化和应用推广。 集团与省政府签订战略合作协议 省委省政府领导高度重视TD发展 各地政府全力支持TD 3、TD-SCDMA网络正在迅速形成承载能力 江西公司已提前完成了集团TD网络三期工程建设，网络覆盖全省各地主要城市和县城，正投入拉网优化阶段。特别是南昌公司的TD网络在全集团网络质量测试中荣获优异成绩。 4、TD-SCDMA频谱利用率相对较高、频率资源相对充裕 5、TD-SCDMA符合移动互联网的发展方向

TD-SCDMA核心网将充分IP化，接入网速率高，适应互联网非对称传输的需求，适应移动多媒体业务的需求。 （二）劣势（W） 1、TD-SCDMA处于起步阶段，技术成熟度较低，产业链整体实力较弱 TD-SCDMA是全球3G标准中成熟度较低的标准，此网络为重新建设的一个网络，而且目前也还处于起步加速阶段，网络覆盖率不高。 2、管理的标准化缺乏 原联通历来有个毛病，感觉所有东西都是信手拈来的，没有一个“主心骨”，完全是用感觉在做市场，有时即使是感觉对了也无法形成一种规范化的东西沉淀下来。发展和定位目标不明确，企业没有固化的管理标准化。 此外原联通和南方网通省级领导调动太频繁，导致没有很好的积累。在联通总部好，省公司也好，干部调动非常频繁，每个领导因为自己领导风格的迥异，导致了领导风格的不传承。频繁换将，也是联通和南方网通业务发展不利的重要因素。 中国移动在执行能力、管理水平等方面是电信行业的佼佼者，在新技术、新业务、融合式发展和战略规划等方面，都处于绝对领先地位。 3、人才劣势 新联通中北方网通的历史包袱很重，难以借此次重组机会对人员进行精简，加之原联通内部体制一直都有问题，用人机制不好也导致了原联通人才流失严重（原联通的用人机制很大程度上没有章法可言，提拔干部首先要考虑是否有背景，后台。其次是跟领导关系如何，再其

大数据在移动通信中的应用

大数据在移动通信中的应用 摘要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中 心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中 蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析 技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。以移动通信的大数据 应用为中心，分析了大数据应用于移动通信的关键技术，提出了移动通信领域应 用大数据技术的措施与方法。 关键词：大数据；移动通信；大数据分析技术 在我国科技高速发展的背景下，计算机网络技术被广泛应用于各领域中，人 与人之间进行交流的方式也趋于科技化，移动通信是现如今最受欢迎的交流方式 之一。经过不断地摸索终于发现，大数据技术可以很大程度地提高用户资料收集 及用户管理工作的效率。因此，将大数据技术应用到移动通信中十分必要。 一、大数据的概念 大数据技术与大数据为同一概念，主要是以计算机与网络技术为手段，处理 巨量而分散的传统信息和数据，通过采撷整理并且加工之后，形成具有开发价值 的信息和资料，为企业生产和服务提供数据基础。大数据具有价值显著、种类多、运行快和数量大的诸多优势特点，现阶段已经成为各类网络建设和服务的基础性 技术。 二、大数据应用的关键技术 1、大数据存储技术 云服务中的云存储是大数据储存的基础，云储存的技术架构和基本模式是NoSQL。亚马逊公司的Hadoop构建方案是大数据存储在移动通信商业化运用中 的基础，移动通信大数据存储载体依此而形成。在此基础上形成的移动通信大数 据存储结构的存储形式具有兼容性，存储结构具有扩展性，既能够方便增加存储 数量，又能够方便加工与利用存储数据。 2、大数据分析技术 大数据的核心部分就是如何利用分析技术去分析和加工采撷及整理出来的众 多基础数据，移动通信对于大数据分析技术提供决策技术和创新平台的依赖程度 越来越高。在当年环境下，大数据分析技术主要包括了：数据挖掘、人工智能、 统计分析、顺序排列、回归计算、模式识别和神经元网络等很多重要的组成部分。在移动通信领域当中，实现更高层面上的信息解释，往往都要依赖大数据的分析 技术。同时，大数据分析技术对于开展移动通信新服务、重新组织移动通信结构 和完善移动通信网络，都有着至关重要的支撑作用，是移动通信领域不可或缺的 关键支撑性技术。 三、大数据技术在移动通信中的应用 1、大数据技术可对移动通信用户进行有效管理 大数据由于其自身具有的五大特点，对移动通信用户的姓名、年龄、号码及 状态码等数据进行准确记录，并分析出一定的规律，再按照规律进行记录，帮助 移动通信公司有效地为用户服务，帮助移动通信公司对用户进行有效管理的同时，提高其服务的高效性及智能性，进而提高移动通信公司的工作效率。 2、对移动通信计费的高效管理 移动通信用户数量大，每位用户使用的业务类型、业务种类等都不相同，这 给移动通信公司的计费管理工作带来了相当大的难度。大数据技术可以准确地对