移動通信中數據挖掘技術的應用

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引言：

在現代經濟建設的大背景下，信息時代正在到來，移動通信系統(tǒng)中對數據挖掘技術的需求隨著人們生活需要越發(fā)重要。在實際的情況下數據挖掘技術并沒有得到很好的體現，移動通信系統(tǒng)建設過程中也沒有很好的考慮到數據挖掘技術的使用環(huán)境，系統(tǒng)大環(huán)境下沒有為數據挖掘技術的應用提供很好的平臺，數據挖掘技術還需要長遠的建設。為了解決這一問題，加快移動通信系統(tǒng)適應生活快速發(fā)展的需要，需要對數據挖掘技術進行研究，找出移動通信系統(tǒng)現有的應用情況，明確發(fā)展策略，找出技術實踐的關鍵。

1.有關數據挖掘技術的相關概述

數據挖掘主要是指從大數據中根據需求提取一些有用的數據，主要是一種知識需求發(fā)現的過程。數據挖掘過程中包括了統(tǒng)計學，分析法等，依靠計算機的人工智能進行高度化自動化的數據監(jiān)測，然后運用機器自身的軟件數據分析，推理出所需數據的情況，并對今后的關聯需求進行分析做出比對，解決用戶的需求，輔助評估價值，做出正確的決定。數據挖掘與現有的聯機分析處理有點類似，但聯機分析處理更多的作為已有數據的分析，主要通過用戶輸入問題和關鍵詞進行快速的檢索，數據的關聯性不強，而數據挖掘技術能夠通過自我信息分析，找出關聯的隱藏的數據，進行具體的數據分析提供給用戶。數據挖掘技術在實際使用過程中有幾種分析的方法：1）相關分析法，相關分析法主要是分析數據之間的聯系密切程度，注重變量關系。2）回歸分析法，主要進行數據之間的依賴關系檢測，是相關分析法的提升。3）時間排序分析法，主要是找出數據之間的關系，側重點為時間上數據的關系，根據時間排序進行數據的分析。4）分類分析法，分類分析主要為對每個潛在的數據進行標記，然后根據這些標記進行關聯性分析，分類分析更像一個數學模型公式進行數據尋找，常見的分類分析模型有神經網絡模型，決策樹模型，回歸線模型等。5）聚類分析法，這類分析標記的主要是一組數據，這類數據根據一定的規(guī)則被組合在一起，然后根據組合的情況進行關聯性尋找，分類分析中的模型大多也適用于聚類分析法。

2.數據挖掘技術應用的必要性

數據挖掘技術主要針對客戶需求進行的數據提取，在移動通信系統(tǒng)中存在著大量模糊的數據信息，這些信息有著隨機性，內容中有的為潛在的知識點，有的為無價值的知識內容。這時候數據挖掘技術需要綜合的判定，對知識點的篩選涉及到信息統(tǒng)計學、數據庫提取技術、知識點的可視化技術、數據近義查詢技術等。當數據挖掘技術應用于移動通信系統(tǒng)中，在網絡基礎上可以使用數據查詢的基本功能，也可以從網絡中進行關鍵詞類的模糊查詢，將關聯的數據信息提取出來提供給用戶內容。當前移動通信系統(tǒng)中還未真正建立起良好的數據挖掘技術，因此需要找出數據挖掘技術應用中的實際情況，找出移動通信系統(tǒng)中阻礙運行的問題，對移動通信系統(tǒng)進行有效的改進和優(yōu)化，加快信息技術發(fā)展。

3.數據挖掘技術應用的實際情況

數據挖掘技術應用的平臺為互聯網，數據挖掘技術主要由業(yè)務運營網站和客戶服務中心組成。一方面，客戶服務中心通過客戶對數據的需求、數據營銷的提取等實際情況，將上述系統(tǒng)的內容分布在不同的系統(tǒng)環(huán)境中，具有不同的訪問模式和數據格式。由于移動通信系統(tǒng)運行中數據與獨立信息的冗余和不一致，數據挖掘技術在單視圖應用條件下難以很好的實現。目前互聯網移動通信系統(tǒng)的組成基本上配備了在線數據處理技術進行分析，雖然可以根據對象實現數據的在線實時處理，但由于系統(tǒng)環(huán)境中存儲了大量完整的數據，無法為通信用戶提供數據挖掘、查詢和檢索功能。在這種情況下，為了實現移動通信系統(tǒng)中數據挖掘技術的有效實施，移動通信系統(tǒng)中只能根據企業(yè)需要建立對應的客戶信息數據庫，將篩選出來的信息分別輸入到數據庫中，從而提高客戶數據使用環(huán)境的正確性和簡單性。客戶數據信息系統(tǒng)處理中被物理性的分為很多部分，每個部分管理各自類型的信息，這些信息主要包括客戶市場營銷數據，財務信息，客戶需求數據等等，這些信息相對獨立形成各個信息孤島，只有按需求全部提出來才能看出數據的有效性，這些數據孤島中存在很多重復的或者沖突的情況，還需要進一步的數據分析，不能產生直觀的單一的圖形查看需求，較為繁瑣。這些分系統(tǒng)中處理數據可以實現實時在線處理，但是不能適應全方位的大規(guī)模檢索和查詢，關聯程度較弱，因此必須建立企業(yè)級的客戶信息數據庫，把所有關聯的信息放入庫中，同時將隱藏的模糊的信息也一同關聯上，建立起一個完整的數據環(huán)境，使數據挖掘技術得到查詢運用的平臺。

4.數據挖掘技術在移動通信系統(tǒng)中的有效運用

4.1建立挖掘數據庫

建立一個基于網絡平臺的移動通信數據庫，可以達到數據挖掘技術使用的基本功能。區(qū)別于傳統(tǒng)的在線分析系統(tǒng)，數據倉庫建立在顧客需求且根據時間進行分析收錄上，數據挖掘技術人員根據實際情況進行數據的匯總，統(tǒng)一進入到數據庫中形成數據源，將數據轉化成統(tǒng)一格式的文件，可以從文件中看出顧客的需求，顧客查詢記錄，顧客聯系頻次等一套完整的顧客信息。根據不同主題從儲存的數據庫中進行客戶數據文件的處理，系統(tǒng)中可以處理文件的轉換和加載工作，數據庫中客戶數據可以進行在線分析，可以自動匹配相關聯的信息，數據庫系統(tǒng)的建立是一個非常復雜的過程，主要通過企業(yè)級數據庫、網絡數據源和篩選決策支持三部分組成，應首先確立數據挖掘技術應用方向，其次在進行移動通信數據庫的建設。

4.2明確數據挖掘技術應用方向

日常使用的移動通信系統(tǒng)中數據挖掘技術常用于數據分析和數據服務上，主要分析的對象包括顧客行為分析，顧客滿意度分析，忠誠度分析，競爭環(huán)境和對手分析等，例如數據挖掘技術人員使用系統(tǒng)進行顧客行為分析中，主要進行顧客生活習慣，消費環(huán)境，交往對象等行為特征進行分析，根據分析的結果進行客戶群劃分，這樣便于網絡運營商根據客戶群推銷更適合客戶的營銷活動和服務，可以精準的進行推送。

4.3提高數據挖掘技術應用處理

數據挖掘技術更注重數據的存儲信息量，對數據信息量進行集成選擇，明確目標要求，注意數據分析的相關聯質量，數據進入到庫中需要進行文件內容檢查，減少數據信息模糊導致搜集到的數據不完整，建立數據庫的目的就是減少數據處理范圍和時間，提高數據挖掘技術的處理運行質量，提高數據挖掘技術應用的科學合理，使技術人員在進行數據處理時減少挖掘技術工具的使用局限，讓數據挖掘技術能更好的使用。在數據挖掘技術過程中，需要在移動通信系統(tǒng)中假定一個關鍵詞或參數，然后運行系統(tǒng)來選擇運行數據挖掘模式公式，將數據庫中設定點的相關知識進行查詢和分析，使用適合的工具進行數據挖掘，優(yōu)化移動通信系統(tǒng)的網絡，快速尋找挖掘出發(fā)現的知識內容。數據挖掘完成后，如果用戶對獲取的信息和數據不滿意時，重新對用戶決策目標信息進行分析，提取相關知識內容，完成數據挖掘再次分析過程。數據挖掘技術得出的結果通常包含著幾方面內容，例如數據信息的操作規(guī)則，分布情況，現有模式，顯示模式等，內容清晰明了，可以直接提供給用戶使用，滿足用戶的需求。

4.4數據挖掘技術運用控制

移動通信系統(tǒng)中的數據量十分巨大，如果直接運用數據挖掘技術，反應時間過長影響用戶體驗，技術人員可以利用數據處理技術，掌握用戶搜索數據信息的行為習慣，建設實際需求數據庫的設立。數據采樣技術可以用來控制大量數據采集工作，對數據挖掘技術實現目標函數的設定。為提高挖掘性能和降低成本，技術人員需要進行各種環(huán)境下的多數據挖掘計算方式建立，運算的相關軟件在系統(tǒng)中應采用并行技術，這樣做可以使用戶更方便的使用移動通信系統(tǒng)中數據挖掘技術。此外，為了提高數據挖掘技術的應用質量，必須保證信息分析師具有豐富的知識和較強的調查能力，使其能夠用于移動通信的數據庫建立。

5.結束語

在移動通信系統(tǒng)數據管理中，數據挖掘技術是一門智能化的方式，主要用于數據查詢整理，數據內容分析，數據可靠性驗證等功能，因此在數據挖掘技術建設過程中，要結合著移動通信系統(tǒng)進行分析，加大技術研究內容，明確研究目的和方向，提高移動通信系統(tǒng)適用于客戶需求的能力，優(yōu)化系統(tǒng)應用水平，在數據挖掘技術的環(huán)境下，客戶可以得到想要的知識內容，可以得到相關分析和論證參考，數據挖掘技術是移動通信系統(tǒng)信息化建設的重要環(huán)節(jié)之一，要充分應用到實踐中，提高數據挖掘技術的推廣前景。

作者：謝翠琴 單位：安徽職業(yè)技術學院