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基于大数据挖掘的4G网络规划分析
【引言】
随着移动通信技术的不断发展，4G网络成为当今通信网络发展的主流方向。随着4G网络的普及，数据通信量急剧增加，如何合理规划4G网络，以满足不断增长的数据需求，成为了业界研究的热点问题。本文基于大数据挖掘技术，将对4G网络规划进行分析研究。
【数据挖掘】
数据挖掘是从数据中抽取隐含模式、新知识和有用信息的过程，它是大数据分析中的重要环节。数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据挖掘等步骤。本研究使用的数据集包括4G网络的用户数量、流量、业务类型等信息。
【分析方法】
基于上述数据集，本研究采用聚类分析和关联分析这两种常用的数据挖掘方法进行分析。
聚类分析是将相似的数据分为一类，不相似的数据分到不同的类中。本研究将4G网络的用户数量、流量等指标进行聚类分析，同时结合业务类型和区域信息进行综合分析。
关联分析旨在分析不同数据之间的关联关系，特别是发现不同数据之间的相关性或规律性。本研究通过关联分析来发现4G网络的用户数量、流量等指标与业务类型的相关性和影响因素，以及不同区域间的差异性和影响因素。
【结果分析】
聚类分析结果显示，4G网络用户主要集中在城市地区和工作日使用量较大；流量使用主要来自于视频、社交和音乐等娱乐业务，同时高流量用户主要处于28-35岁的群体中。
关联分析结果显示，4G网络用户数量、流量等指标与业务类型具有显著相关性，其中视频业务用户量较大，社交业务用户流量占比高。同时不同地区之间具有较大的差异性，主要影响因素包括人口密度和经济水平等。
【结论】
通过本文的分析，我们可以看出，4G网络规划需要结合不同业务类型和地区信息进行综合考虑，以确保网络资源的有效分配和使用效率的提高。本文的研究仅仅是一个初步的尝试，未来可以继续探索更多的数据挖掘技术和方法，以更好地规划4G网络。