数据挖掘在无线网络规划中的分析与应用

周雷

【摘要】如今我国步入信息经济时代，不同行业都沿用网络技术进行关键数据、信息储存，随着这方面需求空间的不断扩张，涉及数据挖掘技术衍生，其能够快速提取相关行业拥有的数据信息，如过往数据检索查询以及多组数据对比等功能，为企业今后可持续发展提供更高价值的指导服务建议。在无线网络规划中沿用数据挖掘技术，不单单能够灵活拆解过于繁琐的无线网络问题。

【关键词】数据挖掘 无线网络 规划应用 优化举措

前言：

涉及以往无线网络规划工作，因为数据搜集实效性不足，使得工作人员不得不利用路测数据、不完整地理信息等进行研究，最终获得结果必然不够精确且难以迎合更高服务需求。由此看来，陈旧无线网络规划早已不能适应愈加复杂的网络环境，针对其加以改进调试已然是势在必行。

一、数据挖掘的基础性内涵机理和发展背景

所谓数据挖掘，亦被称作是资料探勘和数据采矿，实质上就是利用算法搜索透过海量数据中获得关键信息的行为流程，至于这部分关键信息通常是指一些未知且具备深远开发价值的规律，或是知识。实际上，自从我国步入信息经济时代之后，计算机技术飞跃性革新拓展，尤其是在信息和数据存储模式上，显得愈加便利和快捷灵活。不过随着社会不同企业数据搜集的需求日渐扩张，一时间令这部分数据和信息数量持续性增长，不同类型的信息广泛分布，着实难以进行统一管制，特别是在真假信息混淆环境下，信息安全性着实难以保障。

而到底怎样有效地应用大量数据之后掩藏的重要信息，已经社会各方领域全面关注的时代性话题。不过相信经过数据挖掘技术全方位贯穿之后，相信无线网络规划事务中遭遇的一切挑战问题都将迎刃而解。数据挖掘的工序流程主要细化为四类。

首先，就是对业务内容加以详细的认知理解，就是说主动站在业务层面上去调查掌握项目最终需求和目标，就是说将项目的目标和需求转化为一个问题，之后制定实施富有针对性的初步计划，保证以上诸多目标得以逐个贯彻。

二、数据挖掘技术的主要功能特性

正如上述内容阐述，数据挖掘实质上就是透过海量数据内部进行关键性知识挖掘和提取的行为过程，在该类理念指导作用下，数据挖掘技术能够同步发挥出以下功能特性：

第一，分类。快速将事先收集整合的数据依照特定属性进行分类和定义处理，保证组别建设划分的清晰性。

第二，推算估计。结合估计对象实际变量和其余变量，以及既有数据，完成其具体的未来值推算任务。

第三，预测。依照对象实际特征，进行其过去观察值推算，保证日后未来值预测的精准性。

第四，关联验证解析。就是说将一起相关对象依照特征进行有关类型划分，之后予以重组。

第五，聚类分析。则将最终各类成分形成的总体架构科学地划分为多个性质相同的群。

三、数据挖掘在无线网络规划中的应用细节

无线网络规划实质上就是配合网络建设的整体规范诉求，进行无线网络目标的设计，并做好相关网络配置工作。

第一，网络统计分析。经过无线组网规划之后，数据信息还量化现象显著，使得以往简易形式的数据处理器具越来越不适用，严重情况下更会掩盖多业务类型相爱诸多有用信息内容。经过数据挖掘工具贯穿之后，便能够快速提取因为传统分析手段实效不高而被长期忽略的高价值信息，进一步辅助运营主体进行诸多科学性决策。

第二，网络关联分析。在四网融合的大环境下，不同制式网络间彰显出一类潜在的关联特性，如无线网利用率等。经过数据挖掘技术完成特定关联分析任务之后，便可以在第一时间内检索到四网协调工作下的一系列重要信息，为后续市场、业务、网络建设机构协同工作妥善处理，提供丰富的指导依据，并从中释放最大社会和经济效益，顺利完成四网的精确化定位任务。

第三，网络预测分析。在开展现代无线网络规划事务期间，必然要针对有关业务量趋势加以精确化预测，而数据挖掘工具明显对该类工作有着较强的适用性。至于业务预测分析，大多数情况下凭借时间这类基础单位，进行过往特定时间范围内系统数据校验分析，保证未来特定时间内一切可能滋生的结果得到完整化预测，进一步辅助网络扩容和市场发展。

四、结语

综上所述，不同运营商多网协同背景下，网络之间的关联特性令无线网络规划工作变得愈加繁琐。而数据挖掘经过多元化融合应用之后，明显愈加理想地完成无线网络规划工作，因此值得日后予以全方位推广沿用。