В данной работе представлены методы обработки и анализа больших данных. Объектом исследования являются большие данные мобильных операторов. Целью работы ставится исследование возможностей применения больших данных для развития современных мобильных сотовых сетей и выполнения телекоммуникационными компаниями требований к сетям пятого поколения. Также была выполнена визуализация результатов проведенного анализа. В процессе работы был использован язык программирования R, а также свободное ПО RStudio.

This report presents the methods of processing and analysis of big data. The object of the study is the big data of mobile operators. The aim of the work is to study the possibilities of using big data for the development of modern mobile cellular networks and the implementation of the requirements of telecommunications companies to the networks of the fifth generation. The results of the analysis were also visualized. In the process, the R programming language was used, as well as free software R Studio.

• Введение
• Глава 1. Теоретические аспекты технологий 5G и Big Data
  • 1.1 Развитие поколений мобильных сетей
  • 1.2 Сущность больших данных
  • 1.3 Связь между 5G и большими данными
  • 1.4 Оптимизационная модель сетей
  • 1.5 Большие данные мобильной сети
  • 1.6 Источники данных мобильной сети
    • 1.6.1 Данные абонентского уровня
    • 1.6.2 Данные на уровне ячеек
    • 1.6.3 Данные на уровне основной сети
    • 1.6.4 Дополнительные источники данных
• Глава 2. Методологическая база исследования
  • 2.1 Кластеризация
    • 2.1.1 Сущность метода кластеризации
    • 2.1.2 Алгоритм k-средних (k-means)
  • 2.2 Визуализация данных
  • 2.3 Метод прогнозирования
    • 2.3.1 Интегрированная модель авторегрессии
    • 2.3.2 Метод долгой краткосрочной памяти
• Глава 3. Анализ данных
  • 3.1 Получение данных для анализа
  • 3.2 Анализ с использованием метода кластеризации
    • 3.2.1 Предварительная обработка данных
    • 3.2.2 Интерпретация результатов кластеризации
  • 3.3 Анализ с использованием разведочного анализа данных
    • 3.3.1 Сущность анализа
    • 3.3.2 Интерпретация результатов РАД
  • 3.4 Анализ с помощью методов прогнозирования
    • 3.4.1 Авторегрессионная модель ARIMA
    • 3.4.2 Метод долгой краткосрочной памяти LSTM
    • 3.4.3 Интерпретация результатов прогнозирования
• Заключение
• Список использованной литературы