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基于无线通话记录的网络优化分析子系统设计与实现任务书
一、项目背景
随着无线通信技术的不断发展和普及，人们对于通信质量和用户体验的要求也越来越高。在无线通信网络的建设和维护中，网络优化问题尤为重要，它关乎用户的满意度和运营商的经济效益。
传统的网络优化方法主要依靠专业设备和工具进行网络测试和数据分析。但是，这些设备和工具成本较高，且操作复杂，不易推广普及。因此，基于无线通话记录的网络优化分析子系统应运而生，该系统以通话数据为基础，通过数据分析和挖掘，帮助运营商识别网络问题，并提供改善方案，从而提高通信质量和用户满意度。
二、任务目的
本次设计与实现的目的是开发一款基于无线通话记录的网络优化分析子系统，实现对无线通信网络的优化和改进。具体目标如下：
1.收集和存储无线通话记录数据。
2.实现通话数据的预处理、分析和挖掘，筛选出有价值的数据。
3.通过数据可视化技术，向用户展示网络优化结果和改进方案。
4.开发一套可定制的规则引擎，能够灵活支持不同的数据分析需求。
三、任务内容
1.数据采集和存储模块
通过运营商的通话数据获取接口，获取通话记录数据，并存储到数据库中。
根据不同的数据类型和需求，设计和实现数据表结构，以支持数据的快速查询和统计。
2.数据预处理模块
针对采集到的原始通话记录数据，进行预处理和清洗，去除不规范、不完整或错误的数据，并归类、规范化通话数据。
3.数据分析与挖掘模块
利用机器学习、统计分析等方法，对清洗后的通话数据进行深入挖掘，准确分析通话数据中的潜在问题和异常情况，比如通话成功率、掉话率、话音品质、数据传输速率等。
4.数据可视化模块
根据数据分析结果，使用图表、地图等方式，直观显示数据分析结果，帮助用户快速了解网络优化状况和改进方案。
5.规则引擎模块
为了应对不断变化的网络优化需求，设计和实现一套可配置的规则引擎模块，支持自定义规则和条件，并能自动执行规则和产生分析报告。
四、实现技术
本系统采用以下技术和工具：
1.数据库：MySQL
2.数据预处理：Python、正则表达式、自然语言处理
3.数据分析和挖掘：Python、机器学习、统计分析
4.数据可视化：Python、matplotlib、D3.js
5.规则引擎：Python、规则引擎框架
五、预期结果
本次设计和实现的基于无线通话记录的网络优化分析子系统，旨在为无线通信网络的优化提供一种高效、普及的解决方案。预计实现以下效果：
1.实现通话记录数据的收集、存储和处理，提高数据分析效率和准确性。
2.根据数据分析和挖掘结果，指导运营商进行网络优化，改善通信质量和用户体验。
3.提供用户友好的数据可视化界面，直观显示网络优化结果和改进方案。
4.可定制的规则引擎和自动执行机制，降低数据分析和处理成本，提高工作效率。
六、参考文献
1.面向数据挖掘的决策树算法研究，余煜霖，毕业论文，清华大学，2010
2.数据分析和可视化Python库，WesMcKinney，O'ReillyMedia，2018
3.大数据平台性能优化：理论与实践，贾绍军，人民邮电出版社，2019
4.规则引擎：设计和实现，ScottSeely，O'ReillyMedia，2013