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1數據挖掘的含義和發展過程

1.1數據挖掘產生的背景

進入新時代后，計算機技術取得了巨大的成就，人們獲取信息和儲存數據的方式更加快捷和便利。所需要搜集的數據日漸增多，由此一來，使得數據和信息量以幾何倍數增長，各式各樣的信息，難以進行統一；真假信息混為一體，且信息安全無法保證。而如何有效的利用這大量數據背后隱藏的重要信息，是人們關注的焦點，隨著計算機數據挖掘技術的發展這些問題都迎面而解。

1.2數據挖掘的發展過程

此過程分為5個階段，第一，業務理解，業務理解指的是站在業務的角度去理解項目的最終目標和需求，它是將項目的目標和需求轉化為一個問題的定義，再制定一個初步計劃來主義實現這些目標。第二，數據理解，指的是全面調查數據挖掘所需要的數據，并收集再熟悉，鑒別數據的質量問題，產生對數據的洞察力，形成對數據中隱藏內容的假象。第三，數據準備，數據準備階段包括，數據清洗、數據選擇、數據轉換等。第四，建立模型。在此階段，對于不同的建模技術進行選擇和應用，并且認真校對他們的參數直到達到最優值為止。最后就是實施，由相關人員進行實施操作。數據挖掘融合了多個學科，包含數據庫系統、統計學、機器學習、可視化、算法等等。

2數據挖掘的功能

數據挖掘是從大量的數據中提取或“挖掘”知識的過程。就針對功能這方面，可以完成以下五種功能：

2.1分類

將收集到的數據，根據它們的屬性進行分類定義，并建立組別。

2.2推算估計

根據估計對象的變量相關的其他變量，并利用已有的數據來推算它的未來值。

2.3預測

根據對象的特點，推算估計它的過去觀察值，來預測它的未來值。

2.4關聯分析

把所有的相關對象根據某種特點分為與之相關的類，再將它們放一起。

2.5聚類分析

將不同成分組成的總體分割成若干個其性質相同的群。

3網絡優化的概述

3.1網絡優化定義

網絡優化指的是利用各種硬軟件技術來達到網絡性能最優平衡點的目的。而硬件方面是指對系統進行合理分析后，其中在性能和價格方面給出最優解。另外，軟件方面指的是為取得最高性能負載對其進行參數的設置。網絡優化也等同于SEO。

3.2網絡優化的目標

其目標分為兩部分，其一，針對網絡運行當中存在的問題，包括信號不好、語音質量差、網絡擁堵、數據業務方面性能差等，網絡優化都能很好的解決，使之網絡處于最佳運行狀態；其二，為適應社會的要求和發展的需要，有效的優化資源配置，來使網絡資源得到合理的調配和運用，從而發揮設備的最大潛能，實現投資效益的最大化。移動通信網始終處于一個變化的狀態，各種各樣的因素都會影響到當前的性能運行狀態未達到最初的設計要求。所以需要網絡優化來對其進行不間斷調整以便適應各種變化。由此可見，網絡優化并非一項短期的工程，而是需要在摸索中積累經驗，才能解決各種各樣的網絡問題。

3.3網絡優化的意義

在原有網絡的基礎上，不再擴大規模及投資的前提下，可使網絡的投資效益顯著提高，以及網絡運行的質量、服務質量、網絡的容量均有一定程度的提高，這些都是網絡優化存在的意義。

4數據挖掘在網絡優化中的應用

4.1數據挖掘在站點選擇中的應用

移動通信網絡運營商首先會對不同技術體系的鏈路進行預算工作，計算出不同地區各個站點的覆蓋半徑，從而得出所要設置的站點個數。其次，由工程師通過專業的分析選擇有利的站點，因為站點位置的選擇決定著網絡的質量。如果沒有數據挖掘技術，那么在選擇站點個數及位置的時候，僅僅取決于人為因素。但是如果我們將數據挖掘應用到站點選擇當中，這樣得出多種更加有效的方案，大大的減少人力、物力和財力。

4.2數據挖掘在話務預測中的應用

在網絡規劃之初，需要有效地預測話務，對于硬件設備也要進行資源配置。這項工作很重要，若話務預測高于預期，會導致設備處于閑置，浪費資源，反之，則會使話務溢出，直接降低收益。所以我們可以通過數據挖掘技術，將研究對象在一定時間內的變動和歷史數據進行分析然后加以預測，得到最佳的話務預測結果。

作者:張玉英