移动电商的优势是什么

移动电商的优势是什么-锐智互动软件开发相对于传统电子商务来说，移动电子商务可以真正的可以使人在任何时间任何地点得到整个网络最新的消息和服务。随时随地的进行信息交流这就意味着需求的增加和多样化，同事给企业带来更多的商业机会。

移动电商的优势

1. 品牌信誉优势

与全国知名的互联网商联合经营，商品丰富，应有尽有，包罗万象，品牌知名度高，信誉好，成单率高，

2. 投资效益

投资少，万元左右，没有货物周转金，不需要专业的服务团队，一部手机或一台电脑随时随地的就可以经营赢利点丰富风险低。

3. 经营

一个人就可以经营，不愁产品货源质量服务，不用会计房租不用交税24小时赚钱赚多少是多少。

4. 供货

各大知名网上提供货源供应，他们都有自己完善的共获渠道货源稳定品质有保证。

5. 人员

对人员没有太大要求，只要会上网打字就可以，这边有一个团队会辅助你的工作。

6. 产品更新

由各大知名网商帮您做更新，由更专业的团队进行市场调查和产品调整，更新品种多，速度快，走在前面引领时尚。

7. 宣传与推广

信誉品质有保障，只需要把购物粉线平台推荐给您的朋友亲戚同学客户就行，公司有一套完整的培训方案，方便简单，实用，见效快，

8. 服务于保障

所有的客服都有各大电商做，所有的质量都由各大电商负责，所有的纠纷都由各大电商处理，可以轻松快乐的赚钱

移动电商的趋势

1.电商将大面积转向移动电商，并以社交为主流形式，微信是社交变现的最好承载者由天然的场景和链接机制，小程序将成为新的连接点和爆发点。

2.整个商家的经营和运营将从互联网化到逐渐到智慧化;线上线下是基础。营销、管理(客户、商品、员工)、销售、运营全部线上化;线上化：数据化。

3.商家的从卖货思维到用户思维的转变;多模式多渠道的用户运营模式(商家和用户的粘性将越来越强、越来越在乎高精准用户的运营);用户经过一段时间的教育，基础的用户运营模式已经掌握，精准用户私有化将成为商家必须掌握的一项技能。

4.平台类将会为商家提供个性化的服务，演变成新的模式通过线下给商家赋能，给商家的核心还是流量，但是会有平台对线下的新物种出现

5.社区将成为新一轮战场，布局用户3公里之内的商业，平台会选着和社区门店进行新模式的合作而不会全部自己布点。

大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析

大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析 发表时间：2018-09-10T10:14:18.157Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：罗聪 [导读] 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510620 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。因此本文首先分析与探讨大数据分析技术对于移动通信网络优化而言的重要意义，进而就移动通信网络优化过程中的大数据分析技术的有效应用进行分析。 关键词：大数据分析；移动通信网络；网络优化 前言： 网络环境下，移动通信技术的不断发展，进一步拓宽了移动通信网络的覆盖范围，这种情况下，大数据技术的有效应用进一步提高了移动通信网络的应用效果，推动了移动通信网络的不断完善，也使得移动通信网络对于大数据分析技术的应用提出了更多的要求。因此，探讨移动通信网络优化诉求下的大数据分析技术应用就成为必要的了。 1.大数据分析对于移动通信网络优化的影响 有数据表明，大数据分析的应用，可以进一步推动移动通信网络的有效优化，但同时也会增加移动通信网络故障的复杂性；可以帮助及时发现移动通信网络中的问题，但同时也导致移动通信网络故障的解决难度进一步提高。在移动通信网络环境下，网络优化的主要目标在于通过对于数据信息的有效收集与分析，减少外界环境下的干扰性因素，减少故障问题的产生，并且进一步实现故障问题的有效排除，进一步保障移动通信网络的安全性。大数据技术的有效应用，为移动通信网络结构的建设提供了更多的可能性。 大数据时代下，移动通信网络的建设与应用，使得海量数据信息得以产生与应用，并且在一定程度上成为现代生产生活的重要支撑，进一步提高了社会生产生活的效率与质量，这种情况下，人们对于移动通信网络的安全性与稳定性提出了更高的要求。大数据分析技术的应用进一步提高了移动终端的更新迭代速度，使得移动通信终端应用的更新速度进一步提升，也有效提高了通信网络、移动终端与应用软件的功能性与优质性。在移动通信网络发展的过程中，对于网络的安全性与可靠性的要求不断提升，为此就需要更加充分地运用大数据分析技术。 2.移动通信网络优化中的大数据分析应用路径 2.1采用阶段性应用策略 如上文所述，移动通信网络优化过程中，大数据分析技术可以起到很大的推动效果。基于此，为了更好地发挥大数据分析技术在移动通信网络优化中的作用，可以采用阶段性技术应用策略。首先在准备阶段，在移动通信网络优化的过程中，就大数据分析技术的优化目标加以明确，并且根据优化目标合理选择相应的优化工具与优化方法；其次，在测试阶段，需要充分收集与运用相应的数据信息，通过对于数据信息的有效对比与分析，以此为基础开展移动通信网络的驱车测试，更好地明确大数据分析技术的应用效果；再次，在分析阶段，需要通过对于大量数据信息的深入分析，明确故障问题，并提出应对与解决办法；最后，在调整阶段，应当对天线射频与后台参数进行及时有效的优化与调整，在这个过程中，调整后台参数可以确保移动通信系统的有效运行，及时发现错误参数并且加以调整。对于天线射频的有效调整可以进一步提高移动通信网络在区域内的通信质量与效率。因此，在实际的技术应用中，通过对于天线射频与优化参数，来进一步提高移动通信网络通信质量与通信效率，减少故障问题发生的概率[1]。 2.2对数据分析方法加以优化 探讨移动通信网络优化中的大数据分析的有效应用，还需要从数据分析方法入手，提高数据信息的收集与分析质量，如果移动通信网络区域客户业务的开展涉及到较多的信息号，需要通过行之有效的重点分析，合理提出相应数据，进一步提高数据分析质量与分析效果，实现移动通信网络在数据提出方面的创新，提高数据信息的分析质量。通过对于数据的侧重化处理与优质分析，可以实现移动通信网络的优化程度得以提升，通过相应的测试内容与测试方式来推动技术的整体性发展。明确数据信息开发的重要性，对于数据信息进行虚拟化的整合处理，通过虚拟化的数据处理方式实现数据扩展，有效实现平台化的多元数据整合，实现多种数据信息的合理整理与存储，实现整体网络构架的优化，提高数据信息应用的整体性与移动性。在测试过程中，通过更加专业的系统目标的构架与优化，制定合理有效的工作方法，在准备工作完成之后，就数据信息进行有效的采集与测试，合理调整数据参数，以此为基础实现数据指标的优化。

移动电子商务的现状和发展前景分析

移动电子商务的现状和发展前景分析 2014-12-05八方聚祥网络传媒提供 引言随着我国互联网和移动通信的迅猛发展，智能手机市场份额逐步提升，手机上网成为现代人们生活中一种重要的上网方式，人们正逐渐利用手机等移动智能终端设备进行网上支付、个人信息服务、网上银行业务、网络购物、手机订票、娱乐服务等，这种移动数据终端设备参与商业经营的移动电子商务正在迅速崛起。但是这种商务模式的迅速发展也带来了一系列新的难题，如移动网络安全性、移动技术问题等，这些问题仍然值得我们逐步去探索和解决。 1、移动电子商务概述 移动电子商务是通过智能手机、便携式电脑、掌上电脑，诸如iPhone、iPad 和Android 设备等移动终端以及无线通信模块所进行的电子商务活动，它是无线通信技术和电子商务技术的有机统一体。初期的移动电子商务应用以移动支付为主，如电信运营商的“手机钱包”和“手机银行”等业务，用户使用这类业务可以实现手机购票、手机购物和公共事业缴费等。 移动电子商务是对传统电子商务的有益补充，它具有商务活动即时、身份认证便利、信息传递实时、移动支付便捷等特点。随着无线通信技术的发展，智能移动终端性能的提升，移动电子商务应用领域不断的拓展与创新，由最基本的移动支付，转向商务活动的各个环节。例如，用户可以直接利用移动设备进行网上身份认证、账单查询、网络银行业务、基于位置的服务、互联网电子交易、无线医疗等。 2、移动电子商务的现状分析 截至2012年12月，中国移动电子商务市场交易规模达到965亿元，同比增长135%，快速增长的趋势远远超过了原先的预期水平。手机用户数量和用手机上网用户数量的攀升，智能手机及平板电脑的普及，上网速度的提升，无线宽带资费的下调，传统电子商务的转型，为移动电子商务的发展奠定了良好的基础。 2.1 手机网民的规模不断扩大 截至2012年12月底，我国网民规模达到5.64亿，互联网普及率为42.1%。在普及率达到四成的同时，我国手机网民数量快速增长，2012年我国手机网民数量为4.2亿，年增长率达18.1%，远超网民整体增幅。网民中使用手机上网的比例也继续提升，由69.3%上升至74.5%，手机超过其他终端成为第一大上网方式。网民互联网接入方式的改变，使移动电子商务的应用越来越广泛，移动电子商务的发展出现一个崭新的格局。

大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究 叶国梁

大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究叶国樑 摘要：大数据信息管理系统与操作模式，随着社会生产工作需求，早已应用于 社会各行各业工作管理体系中。而移动通信作为人们日常交流工作的重要途径， 在许多时候由于庞大的人口基数，以传统的信息处理系统，难以保障移动通信工 作的正常运转。另外移动通信管理工作中，繁多的管理工作，整理客户资料一直 也是运营商管理工作难题之一。利用大数据管理系统整合客户数据，以及提高通 信管理工作。对于提升移动通信中的通信质量具有明显效果，有助于帮助运营商 处理工作内容，管理通信数据。 关键词：大数据；移动通信；实际应用 引言 我国已经进入移动通信高峰时期，移动通信业从2G发展到4G。移动通信已 经极大地改变了现代人的生活，我们在关注移动通信发展的同时，也要求其提供 优质的服务，关注移动通信质量问题。大数据时期，移动通信故障解决办法增多，但同时，移动通信业面临着更大的冲击，如何正确发挥大数据在移动通信网络中 的作用，是现阶段通信运营商的主要任务。 1 大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.1数据问题 目前大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的问题之一，就是数据量过 大的问题。在移动通信网络的发展过程中，随着用户数量的增加、网络范围的增大，移动通信网络产生的数据量也在大幅度的增加。根据相关调查研究发现，全 球数据总量正以每两年翻一番的速度高速增长。与此同时，移动通信网络产生的 数据量也不容易忽视，这就加大了从巨量数据中提取有用信息的难度，成为当前 优化移动通信网络工作的重要障碍之一。 1.2资金问题 现下大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的另外一个问题，是资金缺 乏的问题。基于大数据分析实现移动通信网络的优化，不是一蹴而就的，它需要 经历一个复杂的系统数据分析过程。具体实施过程中，难免会因为不同地区的数 据结构差异等问题综合考虑，使移动通信网络的建设成本加大，从而造成资金缺 乏的问题。如果没有足够的资金支持，实现移动通信网络的优化则无从谈起。 1.3安全问题 当前在优化移动通信网络过程中，大数据技术同样面临着安全问题。大数据 分析势必要对数据进行处理、分析和存储，如果大数据技术出现安全漏洞，那么 直接会对移动通信网络造成不同程度的影响，甚至导致网络局部瘫痪。在大数据 分析中，主要通过云储存技术进行存储。尽管云储存技术可以实现巨量数据的云 端储存，但是云端数据的信息安全难得到有效保证，数据丢失的风险依旧存在。 2 大数据分析在移动通信网络优化中的应用要点 2.1大数据时期的分布式文件系统技术 大数据时代使移动通信网络分布系统存储、分析能力得以提高。目前，先进 的分布式文件系统、如Hadoop系统已经开始应用并取得了很好的效果。HDFS的 采用主从结构，具有强大的功能。该集群由NameNode和Client客户端构成。其中，NameNode是移动通信网络的管理者，负责对数据进行整理和管理。大数据 时期，数据的存储与分析十分重要，海量的数据只有通过分析才能判断有效与否。NameNode实现了移动通信网数据的本地存储、整理和发送，从而保证了接收端

移动电子商务现状调研报告

移动电子商务现状调研报告 姓名：班级：学号： 摘要：电子商务随着因特网的发展带动从传统模式发展到了移动模式，因其快捷方便，无所不在的特点，为未来电子商务发展带来了一个新的方向。但是，由于现阶段移动电子商务还处于导入阶段，存在着诸多的问题，还未大规模使用。但随着电子通讯技术的发展，移动商务正在逐步为人们所接受和喜爱。所以，移动电子商务展现出良好的发展前景。 关键字：移动电子商务现状问题 一、移动电子商务的概念 所谓移动电子商务(M-Commerce)，是指通过手机、PDA(个人数字助理)、传呼机等移动通信设备与无线网络技术有机结合所构成的一个电子商务体系。移动电子商务能提供以下服务：PIM(个人信息服务)、银行业务、交易、购物、基于位置的服务、娱乐等。 二、移动电子商务的特点 移动电子商务是移动信息服务和电子商务融合的产物，移动电子商务具有独有的优势： 其一、商务泛在性，移动电子商务的一个最大优势是用户可以随时随地进行商务活动。 其二、用户规模大。 其三、服务个性化，用户根据自己的需求和喜好来定制移动电子商务的子类服务和信息。 其四、移动支付方便快捷、成本低。 其五、信用机制好，手机号码具有惟一性，手机卡上存贮的用户信息可以确定一个用户的身份。 三、移动电子商务现状 1．移动电子商务现状概述 现今英特网带动的传统电子商务步入高潮，已经使人们感受到网络所带来的便利和乐趣。而移动电子商务因其快捷方便、无所不在的特点，为未来电子商务发展带来一个新的方向，并开始显示出良好的发展前景。所谓的移动商务指的是由手机、掌上电脑、笔记本电脑等移动通讯设备与无线上网技术结合所构成的一个电子商务体系。随着拥有移动通讯设备的人越来越多，移动商务正在逐步为人们所认可和接受。

大数据在移动通信中的应用探讨

科技创业家 理　论　研　究 ２０１４年０１（下） ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ　ＰＩＯＮＥＥＲＳ １２５ 科技创业家　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ　ＰＩＯＮＥＥＲＳ１ 引言 随着新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，处理和分析大数据的的需求日益旺盛，兴起了大数据热潮，使得大数据领域飞速发展。反过来，大数据的分析、处理、优化结果又反馈到生产实际当中，进一步改善了生产效率，进而推动新一代信息技术产业的向前发展。根据美国德克萨斯大学对各个行业和大型企业的数据利用率和人均产出率进行的广泛研究得出如下结论：数据分析实用效率每提高１０％，财富１００强中的企业人均产出提高１４．４％，零售行业人均产出分别提高４９％，咨询服务行业人均产出分别提高３９％，传统行业人均产出都可提高２０％以上。由此可见，伴随着我国国民经济的快速发展，急需加强在大数据领域的基础研究和技术发展，促进我国经济又好又快发展。早在２０１０年１０月，国家发改委、工信部就联合发布通知，确定在北京、上海、深圳、杭州、无锡开展云计算服务创新发展试点，明确了国家发展云计算的总体思路和战略布局。 在１９８０年美国社会思想家托夫勒的《第三次浪潮》中就预言到，“如果说ＩＢＭ的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章”。２０１１年麦肯锡全球研究院发布研究报告，“大数据”一词首次正式被提出，这份报告讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，认为对大数据的分析与挖掘，会在经济生活中产生巨大效益，从此，全球开始了对大数据的前所未有的关注。近几年来，《Ｎａｔｕｒｅ》和《Ｓｃｉｅｎｃｅ》等国际顶级学术刊物相继出版专刊探讨大数据的研究，报道人类已迈进ＰＢ（１０１５）规模的大数据时代，并从互联网技术、环境科学、生物医药等方面介绍了大数据所带来的技术挑战。同时，２０１２年美国政府宣布启动“大数据计划”，包括ＮＳＦ、ＮＩＨ、ＤｏＥ、ＵＳＧＳ等六家美国联邦机构将首期资助２亿多美元用于大数据相关研究及工具和技术的研发，这是继１９９３年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，美国政府认为大数据是“未来的新石油”，把大数据研究上升为国家发展战略。当今全球的数据量已达到ＺＢ（１０２１）级，数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，但是人类对这些数据的利用率却很 低。学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生了浓厚的兴趣。我国也高度重视大数据技术的产业发展，特别是近期，中国研制的天河二号超级计算机系统，成为全球最快的超级计算机，计算速度达到每秒３．３９ⅹ１０１６次双精度浮点运算，进一步加强了我国大数据科学研究的基础设施，为促进大数据应用开发奠定基础，为我国在大数据领域掌握了竞争主动权。 大型ＩＴ跨国企业成为发展大数据处理技术的主要推动者，如ＩＢＭ、Ｏｒｅｃａｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ等企业，均已发布了应对大数据的挑战的相关解决方案。特别是ＩＢＭ公司，早在２００５年就提出了智慧地球的概念，阐释了不仅能从大数据的分析中获取洞察力，更能将这些洞察力转化为强有力的行动。通过查找、可视化和了解所有大数据可以改进决策制定过程；通过分析各种各样的机器数据和运营数据，以获得更好的业绩；通过整合其他内部和外部信息扩展现有的客户视图；通过整合大数据和数据仓库，提高操作效率；通过实时监控网络安全，检测欺诈，降低风险。ＩＢＭ将数据分析作为其大数据战略的核心，其海量数据分析平台ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅＢｉｇＩｎｓｉｇｈｔｓ等相关产品经过了一系列创新，可以更好地支持大数据处理。全球最大的社交网站Ｆａｃｅｂｏｏｋ，利用社交网络收集了海量用户行为和网络群组关系数据，将这些海量数据利用用户行为分析系统分析出海量用户的行为习惯，定向对不同用户群组发布针对性的广告，获得了巨额收益。大型数据库软件开发公司Ｏｒａｃｌｅ，在现有的数据库产品中引入数据挖掘和分析技术，再配合其大型的云计算中心，组成大数据系统解决方案。 ２ 大数据应用实施关键技术 大数据技术涉及计算机、应用数学等 几乎所有的学科领域。大数据关键技术不仅包括数据存储与分析技术等核心技术，也包括数据处理、数据管理、数据呈现等重要技术。近年来掀起的云计算热潮，已经应用于社会生产的各个方面。 数据存储方面，亚马逊公司是先行者，它的Ｓ３云服务已经成为了云存储的业界标准。无论在用户使用、商业模式、所提供服务的便捷性和规模增长，亚马逊公司都为 这些领域提供了经典范例。还有围绕ＮｏＳＱＬ的新技术和模式，１０ｇｅｎ的ＭｏｎｇｏＤＢ，ＤａｔａＳｔａｘ的Ｈａｄｏｏｐ构建方案Ｃａｓｓａｎｄｒａ，ＮｏＳＱＬ数据库技术提供商Ｃｏｕｃｈｂａｓｅ等等。 数据处理方面，Ｈａｄｏｏｐ公司的ＧｏｏｇｌｅＭａｐＲｅｄｕｃｅ的大数据分布式处理架构是大数据生态系统的主角，许多的商业和产品的创新也围绕这个架构产生。如由雅虎分拆的ＨｏｒｔｏｎＷｏｒｋｓ，有Ｈａｄｏｏｐ创始人ＤｏｕｇＣｕｔｔｉｎｇ坐镇的Ｃｌｏｕｄｅｒａ，提升Ｈａｄｏｏｐ速度的ＭａｐＲ等。 数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术，涉及关联规则挖掘、集成学习、遗传算法、神经网络、优化、模式识别、预测模型、回归、统计、时间序列分析、关联规则学习、聚类分析等。数据挖掘技术，是指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，它是一组结合数据库管理的统计和机器学习方法从大数据集提取模式的技术。机器学习技术，是使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 大数据技术是一系列技术的集合，任何单一的软件产品都无法完全解决大数据问题，需要一整套全面的解决方案。需要各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件，并通过各种网络传递给各种使用者。 ３ 信息通信业大数据发展现状 ３．１信息通信业数据业务特征与需求分析 巨大的用户基数。电信业务已经成为人们生活中的必需品，用户数量非常巨大，整体市场饱和程度逐步提高。截至２０１３年６月底，我国网民数量达到５．９１亿，手机网民规模达４．６４亿，网民中使用手机上网的人群占比提升至７８．５％。 拥有数据资源。随着３Ｇ的普及，无线上网和智能手机得到了高速发展，手机上网流量迅速增长，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。电信运营商通过部署相应数据挖掘的技术可以获得几种数据类型。一是人用户入网登记数据，主要包括在登记时提交的个人姓名、性别等数据、手机号码、ＩＥＭＩ、状态码等数据。二是计费系统记录的数据，主要包括用户的套餐选择数据、资费数据、消费历史等。三是以用户位置数 大数据在移动通信中的应用探讨 谢华 （联通通信建设有限公司上海分公司 上海 ２０００５０） 摘　要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。本文首先对目前主要的大数据分析方法、技术和应用进行了分析；进而对移动通信业大数据分析的前景进行展望；最后阐述了我们在移动通信业大数据应用方面的几点建议。关键字：大数据 移动通信 数据分析 作者简介：谢华（１９７７—），男，山西朔州人，大学本科，联通通信建设有限责任公司，工程师，主要从事通信网络建设工作。

大数据在移动通信中的应用研究

大数据在移动通信中的应用研究 随着移动通信技术的飞速发展和国家政策对通信技术的产业的规划指导，目前我国的移动通信网络技术的规模已经位居世界前列。移动通信网络技术的技术发展是循环往复的，虽然对于移动通信网络技术的优化处理工作还处于最后阶段，但是和移动通信技术的后期规划是相互联系的。 一、移动通信中的大数据发展情况 1.1大数据在移动通信业务中的应用特征 由于社会经济的发展和时代的需要，移动互联网业务已经成为人们生活中的必需品，用户的数量十分巨大，市场的饱和度也在不断地上升。移动通信业务中包含的数据信息随着4G网络的出现再一次得到的发展，移动终端的上网速度也得到了增长。移动通信运营商可以通过设置数据挖掘技术就可以得到几种数据资源。第一个是个人用户的上网登记许可，主要包括在登记时提供的用户姓名等个人资料以及手机的状态码等，第二个是将用户所在地的信息接入基站内获得用户的位置，第三个是手机计费系统所记录的数据，主要包括用户套餐的选择、和消费记录，最后一个是用户的动作数据，主要包括用户业务的使用类型、互联网的历史记录和经常使用软件的名称、上网时间等

信息。 1.2国外移动通信业中大数据的应用 对于移动网络的运营商来说，大数据所带来的收益是十分可观的，移动运营商在数据的探索领域遇到了个人隐私、网络安全和技术问题等其他方面的问题，但在现代社会，不论是国内还是国外他们的移动通信业务都开始向对大数据的出现做出相应的改变。在法国最大的移动运营商法国电信做出了基于大数据的新型业务模式，承担了该国大部分公共服务业的IT建设项目，在这些项目系统中，法国电信为了挖掘大数据的潜在价值，建立了一个法国高速公路监测项目，每天都会记录大约五百万条信息，只要完成对这些数据的分析就能很好为高速公路上的车辆提供可靠地道路信息，从而提高公路的运行效率。对数据的分析工作将是未来移动运营商的最主要的工作之一。 二、大数据在移动通信中的应用技术 1、大数据应用的技术。大数据存储技术的基础是基于云服务的云储存技术，NoSQL是云储存技术的基本模式和技术架构，在大数据存储的移动通信业务的使用中，通常情况下是将Hadoop作为基础，来架构移动通信大数据中的储存载体，这样的储存形式具有非常大的可扩展性，存储方便快捷、容量也十分可观，而且十分有利于后期对

大数据分析在移动通信网络优化中的运用分析_0

大数据分析在移动通信网络优化中的运用分析 近年来，移动互联网的应用开始兴起，对于这一类业务有需求的用户数量逐渐增多，对移动通信网络优化的要求也越来越高。文章针对目前我国移动通信网络优化的现状，提出了运用大数据帮助其优化的设想，通过分析具体问题提供了一些策略，希望帮助企业和政府更好地进行优化工作。 标签：大数据分析;移动通信网络;应用方法 一、大数据概述 大数据又叫巨量资料，顾名思义，信息量极大，足以和一般的信息数据组合区分开来，所以大数据需要不同于传统的信息资源处理方式来整理和分析，从而获得更加准确、可靠的信息。大数据分析技术的作用范围很广，能够帮助信息需求者更好地进行决策和工作。大数据的特点鲜明，除了数据量庞大，数据类型也很多，但是这些资源的价值密度却不高，特别是针对特定的任务或项目时，数据中可用的信息资源就只占很小一部分。此外，大数据的分析速度是传统的数据分析模式无法比拟的，依靠当今发达的云计算等技术，大大提高了分析效率。在移动通信网络的优化中，大数据可以发挥巨大的作用，通过对大量的用户信息和使用数据的分析整理，可以找到当前用户的使用需求，从而找到最需要改进的地方。 二、大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.数据问题 虽然现有的数据处理技术已经十分尖端，足以实现大数据的处理分析，但大数据中的信息量同样在呈几何状增长。随着互联网的普及，用户数量逐渐增加，网络的使用范围也开始扩大，使网络数据量巨量增长。在这种情况下，大数据的增长速度已经不容忽视。 2.资金问题 虽然大数据技术已经不再是不可触及的精简科技，但是这种技术依然无法得到大范围的使用，其中很重要的一个因素就在于缺乏资金。对大数据的分析不是简简单单的一个流程，其中所涉及的步骤是复杂且漫长的，需要耗费大量的人力物力。此外，各地区情况存在差异，不同的时间段也存在不同的问题，这就造成移动通信网络的建设难度很大，资金问题往往得不到很快解决。 3.安全问题 大数据分析是一个对数据进行整理、分析和存储的长时间的复杂过程，这当中一旦出现了信息泄露的情况，损失难以估量，甚至会造成大规模的社会恐慌，导致网络的瘫痪。目前对于大数据的存储和计算一般使用云技术，但云技术同样

2016年0727_移动电子商务企业人才需求调查研究报告

2015年 企业移动电子商务人才需求 调 研 报 告 2015年7

目录 一、导言 (3) （一）调研背景 (3) （二）调研时间 (6) （三）调研方法 (6) （四）调研目的 (6) 二、调研状况 (7) 三、数据分析及结论 (12) （一）企业移动电商人才需求 (12) （二）企业移动电商岗位设置 (13) （三）不同类型移动电子商务岗位知识技能要求 (16) （四）移动电子商务策划设计类岗位更为重要的知识和技能 (18) （五）移动电商技术开发类岗位更重要的知识和技能 (19) （六）移动电商运营推广类岗位更为重要的知识和技能 (21) （七）企业移动电子商务人才需求类型 (22) （八）企业移动电商人才最低学历要求 (23) （九）企业认为毕业生在工作中存在的突出问题 (24) （十）企业对于移动电子商务人才培养形式的建议 (25) （十一）与实际工作密切度最高的移动电子商务课程 (27) （十二）移动电子商务人才实习时间 (28)

一、导言 （一）调研背景 近年来，互联网、移动互联网及智能终端的快速普及为我国移动电子商务的发展奠定了基础，移动电子商务快速发展，对经济社会生活的影响不断增大，正成为我国经济发展的重要推动力。我国传统电子商务交易平台企业纷纷向移动电子商务转型。淘宝网、京东商城等企业推出了手机客户端和手机网站，不断优化用户体验。大量中小企业推出自身的移动APP客户端，有效提高了营销精准度和促销力度。移动电子商务市场的产业集中度正在快速提高。 据艾瑞咨询最新统计数据显示，2014年中国移动购物市场 交易规模为9297.1亿元，年增长率达239.3%，远高于中国网络购物整体增速(2014年中国网络购物市场交易规模为28145.1亿元，较去年同期增长49.8%)。艾瑞预测未来几年中国移动购物 市场仍将继续保持较快增长，2018年移动购物市场交易规模将 超过4万亿元（见图1-1）。

大数据分析在移动通信的应用

大数据分析在移动通信的应用 摘要：在信息资源的价值和实用性被不断挖掘并得以应用于实际工作中，大数据技术的发展迎来了高速发展期，这是由于通过信息不断的生成、更新和变化，产生了海量规模的数据信息，人们需要利用大数据的处理技术和分析能力来应对海量的数据。这在移动通信的发展领域中体现得尤为显著，人们采用了很多的具体策略来进行网络优化和改进，力求提升大数据的处理分析技术在通信网络中的应用能力，从而不断促进移动通信的进步。 关键词：大数据；移动通信；网络优化；具体策略 在当今移动客户端通信技术迅速发展的背景下，用户量和信息量的猛增，整个通信网络正面临着很大的运行压力，其中也出现了很多技术性问题和安全性问题阻碍着网络系统的建设与完善工作。基于此，技术人员在大数据的相关处理和分析技术的研发与应用的基础上，开始综合分析当前通信网络系统出现的问题和影响因素，持续改进和优化网络系统的各个环节和具体应用程序，切实提高通信技术与大数据处理分析技术的融合发展水平。 1大数据技术在移动通信系统中的具体应用解析 首先，我们要明确数据信息从何而来，在分析移动通信系统的信息来源过程中，发现其来源主要包括市场客户、设备运行管理以及相应的设备维护等渠道来源。而产生信息量最大的渠道来源就是市场客户，每天都会产生极为庞大的数据和信息，这是因为大量都偏向于应用移动网络来进行信息的传递和接收，进而生成了海量的通信信息和数据，很多信息的传递是实时性和即时性的，这就对移动网络和终端设备的运转效率和反应速度提出极为严格的要求，而且整个网路系统也要通过不断强化的设备体系和应用系统运行能力来提供相应的重要保障，以顺利完成各种信息的通信，并在这个过程中实现高效的信息交换和互通。这就需要应用大数据的处理以及分析技术来维持整个系统的稳定运转，如果不能及时处理好海量的数据，形成堵塞和滞后，那么在数据生成和产生时就会引发整个通信系统面临崩溃和瘫痪的可怕后果。可见，大数据技术的应用过程中，能够及时对大量生成的信息和数据进行反应，并高效开展处理和分析工作。其次，我们要分析怎样去合理的获取数据。目前很多移动网络的运营和供应企业都利用数据处理、

大数据分析在移动通信网络优化中的应用 梁和

大数据分析在移动通信网络优化中的应用梁和 发表时间：2019-09-03T16:59:55.603Z 来源：《科学与技术》2019年第07期作者：梁和 [导读] 本文首先分析大数据分析的具体应用，然后以此为基础，进一步探究如何优化移动通信网络，希望能够进一步推进我国通信工程建设。 来宾市人民防空指挥信息保障中心 摘要：在21世纪发展的今天，移动通信网络对现代人日常生活具有极其重要的影响，必须对其加强重视，在此过程中科学应用大数据分析能够合理优化移动通信网络，本文首先分析大数据分析的具体应用，然后以此为基础，进一步探究如何优化移动通信网络，希望能够进一步推进我国通信工程建设。 关键词：大数据分析；移动通信网络；优化 引言： 作为一种现代通讯介质，移动通信网络能够使移动用户和固定用户之间进行更为有效的通信，在具体实现通信过程中，大数据分析是其中一项不可或缺的重要技术，为了对其具体应用具有更为深入的认识，特此展开本次研究。 一、大数据分析具体应用 （一）选择基站建设地点 移动通信网络具体包括分析话务活动，处理通信，过程中掉话故障以及控制干扰信号三个方面，如果想要确保移动通信网络应用过程中具有更高的稳定，必须确保科学选择建设基站地点，更高程度的满足信息数据覆盖的相关要求，确保有效融合建站地点自然环境及其周围建筑物，以此为基础，才能确保通信网络能够对各种信号进行更为有效的摄取[1]。在我国目前进行数据挖掘时，搜索禁忌计算，神经网络计算和遗传计算是较为常见的几种计算方式，相关工作人员在具体作业时可以选择单个使用，同时还可以在一定程度内联合应用。工作人员在开展具体工作过程中，需要基于基站建设具体需求科学选择计算方式，确保建筑成本能够发挥实现更大的经济效益。 （二）处理通信掉话故障 移动通信网络在具体工作过程中，通常会在一定程度内出现通话中断的现象，在出现该类问题时，工作人员可以通过进行异常点的有效检测对其实现科学处理，具体运行过程中的数据资料作为参考依据，针对相关故障点进行定位处理，确保解决方案具有更高的有效性。在具体进行大数据分析过程中数据挖掘技术的有效应用，能够确保及时分析相关故障问题，同时，合理预测其他可能出现调换故障的工作区域，协助工作人员进行科学有效的故障预防，杜绝发生同类型问题，确保系统运行具有更高的稳定性。 （三）精确控制干扰信号 在移动通信网络中进行信号传输时，干扰是最容易出现的问题。基于大数据分析实现的数据挖掘技术，能够确保准确判断发生信号干扰的地点和具体情况，同时，基于系统运行过程中的信息数据有效处理干扰问题，确保通信网络运行具有更为良好的环境。对于基站子系统而言，基站具体是指搭建通信网络过程中的高塔，能够有效接收来往信号，并对其进行再次发射，可以更高程度的保障传输质量，通常很容易受到外界环境干扰。基于此，干扰信号具体可以分为外部干扰和内部干扰两种。其中，内部干扰具体是指系统运行过程中出现的故障干扰，外部干扰具体是基站点处自然环境及其周边建筑对传输信号造成的影响。工作人员通过科学应用主成分分析技术对内部、外部干扰中的各项因素进行综合分析，并对其影响力进行科学排名，基于排名处理具有较大干扰力的因素。 （四）准确分析话务活动 在移动通信网络建设过程中，预测分析话务活动时可以科学应用大数据分析展开具体工作，在此过程中，精确的分析结果能够在一定程度内为移动通信运营商创造更为科学的硬件投资建议，确保其可行性。在具体对话务活动进行预测分析时，如果分析结果较小，与实际结果存在较大偏差则会在一定程度内形成话务溢出，导致移动通信运营商后期利润大大降低，如果预测分析结果远远高于实际结果，会导致移动通信运营商在一定程度内过分投入，造成资源浪费。基于此，工作人员通过科学应用时间序列法能够对产生话务活动的高峰期进行持续预测，并以此为基础科学构建硬件设备调整方案，确保防患于未然。 二、移动通信网络优化策略 （一）健全管理体系 在优化移动通信网络过程中科学应用大数据技术，通常会在一定程度内产生数据安全问题，对移动通信行业造成很大程度的不利影响。因此，移动通信企业在具体应用大数据技术时，需要科学构建管理制度，不仅能够对其移动通信网络相关数据进行有效监督和科学控制，进而确保移动通信网络环境具有更高的安全性，对其相关数据使用安全进行更高程度的保障，确保企业建设具有更高的经济效益。 （二）获取数据信息 在传统移动通信网络建设过程中进行数据处理时，工作效率和准确率都存在很大程度的不足，无法确保有效满足移动通信网络技术发展需求。在此过程中，如何进一步确保更为高效的获取相关数据资源是优化移动通信网络过程中极为重要的一个问题。移动通信网络建设过程中大数据分析的有效应用具有极其重要的现实意义。首先，在数据分析过程中科学应用计算机网络，能够大大简化移动通信公司相关人员工作强度，与此同时，大数据分析还可以进一步提升数据搜集准确性和高效性。在开展具体工作过程中，数据挖掘是其中极为重要的一项工作，在具体优化移动通信网络过程中具有较大的工作难度。在应用移动通信网络过程中需要确保科学应用数据挖掘系统进行相关数据信息的有效分析，同时，进一步挖掘不同信息之间存在关联性，确保移动通信网络运行具有更为丰富的数据支撑。作为现代智能应用技术，数据挖掘具有较为强大的功能，在移动通信网络建设过程中有效应用数据挖掘，能够实现网络质量的有效提升，确保企业建设具有更高的经济效益。在具体进行数据挖掘时，工作人员还需要注意其与数据总结，数据提取，数据筛选和数据分析之间存在必然联系，确保优化方案具有更高的关联性和完整性，确保移动通信网络得到更高程度的发展。 （三）应用存储功能 在我国移动通信用户高速增长过程中，产生的相关数据也得到了很大程度的提升，如果不能确保科学应用大数据分析相关数据，则很难对其进行有效存储和科学应用，需要耗费大量财力，物力和人力。因此，在具体优化移动通信网络过程中科学应用大数据分析，相关工作人员需要确保对其存储功能充分利用，在不断更新和有效处理移动通信网络中的相关数据时，需要与大数据分析有效融合，确保进一步

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目录 一、战略层分析 1.1 产品定位 slogan：唯有美食与爱不可辜负 下厨房是一款经典的美食类app，集合了菜谱、商城、社区等功能为一体。 ?从功能角度上来说，下厨房app包括菜谱、购买食材、厨具、菜品分享和评论等； ?从用户角度来说，此app包含了从用户决定做什么菜、到采购食材、按照菜谱做菜、做完后的分享，几乎做饭涉及的整个过程。 下厨房app的一大特点在于UGC——用户自己上传菜谱，社交基因是下厨房区别于其他美食类app的本质特征。 1.2 产品宏观市场分析

根据易帆千观网站的数据资料，下厨房app虽然在全网领域的排名并不是名列前茅，但是在美食领域和美食行业中，已经远远赶超了其他的美食类app，成为全网第一。 据上图显示，下厨房app近半年的月指数和日指数趋势均保持稳定状态，月活保持千万以上，日活保持百万以上，说明app拥有一批稳定的用户群体。 通过对近半年该app的搜索指数进行查阅，发现基本呈现出稳定的趋势，但是在移动端，周六日的搜索指数最大，到达峰值，工作日的搜索指数则是很小。 与之相反，在PC端，该APP在周六日的搜索指数达到最小，但是在工作日达到最大。侧面说明此app的主要用户为上班时间较为固定的白领人员。 总结：目前虽然下厨房领跑各大美食类app，成为电商美食领域的领头羊，但是目前app 的用户一直处于稳定的状态，如何继续促进用户增长和增加用户粘性任然是需要进一步思考和改善的问题。 1.3 用户分析 1.3.1 用户画像分析

通过上图可以看出，该app的用户中在性别比例上，女性占据了72%，男性占据了28%，女性用户为大多数。在年龄分布上，用户年龄集中分布在20-49岁之间。 从下厨房app用户分布的省份来看，广东、江苏、北京、浙江、山东、上海依次为排名前六，均为经济实力较强、发展水平较高的省份；从分布城市来看，北京、上海、广州、天津、深圳、杭州依次排名前六，均为一线城市，因此可以看出此app的大多数用户居住在消费水平中等或者消费水平较高的一线或者二线城市。 通过以上分析可以看出：下厨房app的用户，是具有一定消费能力的青年和中年群体，其中女性占据了绝大多数。

大数据分析在移动通信网络优化中的应用思考

大数据分析在移动通信网络优化中的应用思考 摘要：当前处于信息化时代背景下，各行业在发展过程中都广泛的应用计算机网络技术。特别是移动通信网络和社交网络取得了快速的发展，这也使其产生的数据规模呈现出持续增加的态势，为了能够实现对这些数据的科学和高效分析，大数据分析在移动通信网络中的应用具有迫切性。基于此，文章就大数据分析在移动通信网络优化中的应用展开分析和探讨。 关键词：移动通信；网络优化；大数据分析；应用 引言 当前，网络得到极大的普及，各种新型的网络媒体和信息技术等得到快速的发展。“大数据”、“大数据分析”等，也成为人们耳熟能详的新名词。对于通信行业而言，也需要积极的借助大数据技术超前行动，才能顺利实现转型发展，使自己立于不败之地。 1移动通信网络与大数据技术 受到人们快速发展变化的通信需求的影响，以及各种网络和信息技术的快速发展，极大的推动了移动通信网络的发展。目前，移动通信网络也逐渐从以往的3G、4G网络，向着5G网络的方向进行发展。大数据技术是一种可以实现对海量数据信息进行复杂处理的综合性技术手段，包含了信息化计算以及存储等多种功能。目前对于很多不同的行业和领域而言，大数据的运用也是一个亟待挖掘的“宝矿”。目前，移动通信网络快速发展。但是，在其具体的发展过程中，在对海量的数据信息进行挖掘，对不同用户情况进行汇总分析的时候，还存在一定的难度。现实情况下，移动通信网络想要获得更好的发展，可以积极的通过大数据分析方式予以优化。 2大数据分析在移动通信网络优化中的应用现状 目前，人们对于大数据的应用越来越广泛，其可以用来促进移动通信网络的发展。这种应用主要表现在几个方面上。第一，在移动用户的管理层面上可以用到大数据的管理手段，因为随着时代的发展，现在大数据技术已经比较先进，其可以调取到网络用户的资料，对网络传输的情况进行监测，这样的技术可以提高移动通信的服务质量，相关人员可以通过对大数据的分析，将网络中有效的信息提取出来，将移动通信推向信息化的发展道路。第二，人们通过大数据分析还可以了解更多用户的信息，例如，用户的使用套餐，消费情况等等，掌握这方面的内容，相关部门就可以挖掘用户的消费潜力，进而拓展消费市场，挖掘到有价值的内容。第三，每个用户的业务类型不同，工作人员在进行大数据分析时，通过把同种类型的用户归类划分，可以更有针对性的开展业务推送。 3大数据分析应用于移动通信网络优化中的问题 3.1 移动通信网络优化过程中带来的数据安全隐患 由于大数据技术将数据存储、分析、处理、管理及相关内容都涵盖其中，通过应用大数据技术来优化移动通信网络，容易给移动通信网络数据带来严重的安全隐患。特别是在应用大数据技术的储存功能过程中，当前云储存技术的普遍应用，可以有效的提高移动通信网络实现数据信息的快速存储，而且能够将数据存储统一设置为一个数据平台，进一步简化了移动通信数据的收集工作，但在整个过程中会存在严重的安全问题，移动通信网络数据容易丢失或是数据受到损坏，从而给移动通信网络带来严重的影响。 3.2 资金问题突出

大数据分析在移动通信网络优化中的应用

大数据分析在移动通信网络优化中的应用 随着互联网技术的飞速发展，现在人们对移动网络的需求越来越多，要求也随之增高，所以，做好网络优化的工作是至关重要的，为使得移动通信网络更加优化，需要充分利用先进的互联网技术手段，其中大数据分析技术是目前算得上是数一数二的技术，应该在移动通信网络优化当中密切关注。本文笔者简单概述了大数据分析在移动通信网络优化中的应用，以供参考。 标签：大数据分析；移动通信网络；优化应用 随着科学技术的发展，我国的移动网络技术也越来越发达和先进，在移动网络服务方面也越来越人性化，都是采用国内外先进的技术，服务功能日益趋向全面，服务效果更加智能化，为了能让移动通信网络发展的越来越好，做好网络优化的工作是至关重要的。根据当下移动网络优化工作的现状来分析，应该将重点放在相关技术手段的创新上面，特别是对于大数据分析技术的应用，其优势显而易见，无需赘言，将其和当下的自身创新技术合理的结合在一起，使得移动通信网络优化工作做的更好，关于大数据分析在移动通讯网络优化中的应用，笔者总结了几点。 一、大数据分析在用户管理方面的应用 大数据分析在移动通信网络用户管理方面的应用价值是不可估量的，首先能够对用户进行实时的追踪管理，进而可以通过大数据分析来提升自身的服务水平。但是自从2000年之后，我国移动网络通信的用户每年都呈上升趋势，随着用户的大幅度上涨，用户管理难度也随之增大，像一些比较明显的问题就比较容易出现，因此，利用大数据分析技术可以在很大程度上使得用户管理更为准确，减少问题的发生。在我们未来的移动通信网络优化的工作当中，要著重往智能化方向发展，而往智能化发展肯定要结合大数据分析技术，才能得到理想的管理和优化效果，因为大数据分析技术能够对用户信息进行实时追踪、收集、分析用户的各项需求，进而保障后续的智能化服务，使得用户得到最大程度的满足，达到提高服务水平的效果[1]。 二、大数据分析在计费系统中的应用 如果想要更好的提高移动通信网络优化工作中的服务水平，使得用户管理和维护更为方便有效，在移动通信计费系统上面也需要进行严格合理的设计，来保障工作人员的高效性和用户体验度的稳定性，同时，在很大程度上也能平衡各大移动通信商和用户，来促进移动通信网络的发展，将大数据分析运用到计费系统当中可以精准的分析用户以往的消费习惯，比如月用话费、套餐选择和使用规律等方面，从而来制定更为合理、实惠的相关政策，在保证移动通信商盈利的同时，另一方面也能提升用户的感受度，让用户感受到实惠。因此，将大数据分析技术应用在移动通信计费系统上，可以在一定程度上实现对市场的进一步开发[2]。

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(2) 结合示意图描述GSM技术和GPRS技术的工作原理,比较两种技术,你认为GPRS超过GSM的主要优点是什么? GSM的工作原理 A客户(如固定网某客户)拨打B客户(如数字移动某客户)，拨MSISDN(0139HlH2H3ABCD)。本地交换机根据A客户所拨B客户中国目的地代码(139)可以与GSM网的GMSC(GSM网入口交换机)间建立链路，并将B客户MSISDN传送给GMSC。GMSC分析此，根据HlH2H3ABCD，应用查询功能向B客户的HLR发MSISDN，询问B客户漫游(MSRN)。 HLR将B客户MSISDN转换为客户识别码(IMSI)，查询B客户目前所在的业务区MSC(如他已漫游到)，向该区VLR发被叫的IMSI，请求VLR分配给被叫客户一个漫游MSRN，VLR把分配给被叫客户的MSRN回送给HLR，由HLR发送给GMSC。GMSC有了MSRN，就可以把入局呼叫接到B客户所在的MSC(-)。GMSC与MSC的连接可以是直达链路，也可由汇接局转接。VLR查出被叫客户的位置区识别码(LAI)之后，MSC将寻呼消息发送给位置区所有的BTS，由这些BTS通过无线路径上的寻呼信道(PCH)发送寻呼消息，在整个位置区覆盖围进行广播寻呼。守候的空闲MS接收到此寻呼消息，识别出其IMSI码后，发送应答响应。 GPRS的工作原理 GPRS工作时，是通过路由管理来进行寻址和建立资料连接的，而GPRS的路由管理表现在以下3个方面：移动终端发送资料的路由建立；移动终端接收资料的路由建立；以及移动终端处于漫游时资料路由的建立。对于第一种情况，当移动终端产生了一个PDU （分组数据单元），这个PDU经过SNDC层处理，称为SNDC数据单元。然后经过LLC 层处理为LLC后通过空中接口送到GSM网络中移动终端所处的SGSN。SGSN再把资料送到GGSN。GGSN把收到的消息进行解装处理，转换为可在公用数据网中传送的格式（如PSPDN的PDU），最终送给公用数据网的用户。为了提高传输效率，并保证数据传输的安全，可以对空中接口上的资料做压缩和加密处理。在第二种情况中，一个公用数据网用户传送资料到移动终端时，首先通过资料网的标准协议建立资料网和GGSN之间的路由。资料网用户发出的资料单元（如PSPDN中的PDU），通过建立好的路由把数据单元PDU送给GGSN。而GGSN再把PDU送给移动终端所在的SGSN上GSN把PDU封装成SNDC 资料单元，再经过LLC层处理为LLC帧单元，最终通过空中接口送给移动终端。第三种情况是一个资料网用户传送资料给一个正在漫游的移动用户。这种情况下的资料传送必须要经过归属地的GGSN，然后送到移动用户A。 GSM协议结构 GSM协议的设计本身参照了OSI（开放系统互连模型），对协议栈的分层是按功能平面进行的，一层叠在一层上面。最底层完成信息在两个远距离实体之间的物理传输，要依赖物理介质，而最高层代表用户的观点。在每一层中，各实体通过交换信息，协同工作以提供上一层需要的服务，这些服务是对它下一层提供的服务的增强。层与层间实体的信息交换是通过业务接入点的一系列原语进行的。信息交换的路由功能是通过PD（Protocol Discriminator，协议鉴别器）和TI（Transaction Identifier，事务标识符）实现的。信息流穿过不同实体间接口处的参考点的交换规则，称为信令协议。MOBICOM按照GSM上述结构和信令协议进行设计开发的，所预定实现的协议栈是属于B类MS。 1、CS子系统设计思想 CS子系统由上至下分为三个层次：第三层L3，第二层L2（即数据链路层DL），第一层L1（即物理层PH）。其中L3层又可分成如下几个子层：CM子层（包括MN、CC、