新型数据分析迎来数据蜂巢

人手一部手机在现今已不是件新鲜事。互联网的不断发展，让通讯更加便捷和发达。移动网络也从过去单一的低网速到现在的4G网络。这样便捷的同时，每个人、每天都能产生大量的数据。如若将这些数据有效的分析、利用起来，将对于城市规划、发射塔网络带来实质的改变。

澳大利亚一位高级电信行业咨询师桑德拉·拉曼利用大数据对手机的分析，制作出了可视化图表，详细的阐述了大数据如何为电信、手机以及更多领域的分析和收集原理。

桑德拉·拉曼利用自身做实验，用可视化图表呈现出运动轨迹的数据来，这张可视化的图捕捉了桑德拉·拉曼在澳大利亚悉尼通勤列车廊道的旅程，桑德拉携带手机和专用软件乘坐列车穿行于悉尼，由于列车快速穿过城市，可以通过其手机与信号发射塔的连接来跟踪，用彩点(或节点)描绘在图表上。利用可视化分析可以击垮发射塔或是影响手机性能信号的集合点，当桑德拉坐在拥挤的通勤车上，或是列车停靠在车站时，手机的数据将会“奔跑”在轨道线上，在这期间，列车发出的100-1000个信号快速移动于各发射塔之间。这张可视化图，覆盖了发射塔性能数据、通勤交通流量以及塔切换的信息，准确表现出手机信号的“风暴潮”，从而据此提出详细的建议来优化网络。

图片中桑德拉·拉曼的智能手机遥信数据是从同时使用3G和4G的手机，在拥挤的公共交通路线使用专用的软件收集的。这些数据的分析还包括了对火车站和信号发射塔位置数据的地理空间分析，从而将位于火车站方圆1公里内的发射塔隔离出来。这个方法有助于衡量确定小范围内车站周围各发射塔之间信号传播的影响。图表中还添加了颜色代码，利用可视化语言统一地区分4G和3G信号发射塔的区域。每种颜色代表一组发射塔的网络覆盖区域。悉尼城市铁路公布的统计数据涉及峰值时间每个车站火车的交通负荷, 分析则利用这一数据关联了手机站点的性能。图表中还能突显出特定客户体验时由于在4G发射塔（暗点）和低速3G发射塔（亮点）间切换而出现信号在发射塔之间来回反复切换，塔信号强度剧烈变化，产生“乒乓效应”的问题。

桑德拉·拉曼创建了一种新的数据分析形式，旨在利用手机中的数据对运动中或是聚集大量人群的交通模式进行研究。这种新的分析模式目的在于优化发射塔网络、避免性能问题、改善客户体验。如果这种数据分析形式发展良好，还能支持新兴数据货币化发展，详细的交通流量信息可用于城市规划、零售商店位置分析和市场营销供应。

技术的进步带动科技的发展，我们的生活中就需要像桑德拉·拉曼这样对科技、数据充满热爱的人。任何新事物的发现都是从点滴做起，从兴趣中得来灵感，在一步步实验、验证，得出结论。通过对手机数据日常的收集，逐渐改变人们的生活方式，让生活更加便捷，更加科技化，是我们一直追寻的目标。