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3G网络数据业务建模和自相似性研究的中期报告
本研究旨在对3G网络数据业务进行建模和自相似性分析。在前期调研的基础上，我们选择了一家移动网络运营商的数据业务进行分析，采集了一定时间段内用户的数据使用情况，并对其进行处理和分析，得出以下中期报告。
一、数据采集
我们选择了一家移动网络运营商的3G网络数据业务进行分析，通过VPN连入运营商的服务器收集用户数据。
在数据采集过程中，我们主要使用了以下几种数据：用户ID、时间戳、上传数据量、下载数据量、网络连接方式（3G、WiFi、其他）、应用名称等。
数据采集时间跨度为30天，每一小时采集一次数据，共采集了720个数据点。在后续处理过程中，我们还对数据进行了清洗和去重等操作。
二、数据分析
在数据分析过程中，我们主要关注以下几个方面：
1.数据使用量
通过分析用户的上传和下载数据量，我们可以得到整个网络中的数据使用量分布情况。我们发现，数据使用量呈现出极度不均衡的特点，有部分用户的数据使用量非常大，而大部分用户的数据使用量非常小。这就给数据建模带来了一定的难度。
2.网络连接方式
我们还对数据使用量进行了按照网络连接方式的分类分析，发现WiFi网络的数据使用量占据了较大的比例。WiFi网络的使用量比例大幅度超过其他网络连接方式，这提示我们在数据建模时要考虑到WiFi网络使用量的影响。
3.应用使用情况
我们还对不同应用的使用情况进行了分析，发现社交应用、视频应用、音乐应用等数据使用量占据了较大的比例。这为后续的数据建模提供了指导和参考。
三、自相似性研究
在自相似性研究中，我们主要关注了以下几个方面：
1.数据样本选择
我们选取了两组数据，分别为一小时内的数据和一天内的数据，对其进行分析和比较。
2.数据预处理
我们对数据进行了预处理，采用高斯核函数进行平滑处理，以消除时间序列中的噪声影响。
3.分形分析
我们使用分形分析的方法对数据进行处理和分析，得出了两组数据的分形维数。分形维数可以描述数据的自相似性，结果表明，一天内的数据与一小时内的数据具有较高的自相似性。
四、结论和展望
通过数据采集和分析，我们得出了一个初步的数据模型，发现数据使用量的分布呈现非常不均衡的特点，考虑到WiFi网络的使用量占据了较大的比例，我们将在后续建模的过程中把这些特点纳入考虑。
在自相似性研究中，我们发现了一天内的数据与一小时内的数据具有较高的自相似性，这提示着我们在日常网络运营中要注意这种自相似性的变化和规律，进一步探索和利用自相似性的特点，以更好地实现网络数据的高效运营和管理。
未来，我们将进一步完善数据模型，深入研究自相似性的规律和特点，探索更加有效的网络管理和运营策略，推动网络信息化的快速发展。