从目前我国通信行业发展的现状可知，其获取通信大数据的方式主要是经过内部的相关软件，用户在使用软件时会产生一定的数据记录，这些数据通过论文发表分析和汇总就可以让通信企业对用户的使用习惯进行大致的了解，掌握了用户的消费偏好，有利于他们根据用户的需求推出相关的通讯产品和服务。目前，通信行业的大数据分析主要是通过下列几个方面来实现的。
一、制定数据分析的目标
       通信技术大数据的分析和处理工作开始之前，首先要弄清楚的是分析的内容和方向，这样才能针对性地处理，获取想要的数据和信息。通信企业应制定大数据分析的目标，了解数据收集和业务部门工作的要求，在数据的收集和整理方面，要提高对关键数据的重视，确定好关键数据的关键数值，制定关键的指标，这样才能让数据分析具有指向性，分析的效率也会更高。通信行业为了精准营销，要从业务、服务等角度来建立研究的方向，制定大数据分析和处理的目标，以此来进行后续的数据收集、数据处理、数据优化等相关的工作。

二、收集数据信息
       通常情况下，通信技术的大数据主要是用户的行为习惯产生的数据，不是通信企业人为录入的，而是用户利用通信设备或者使用互联网时留下的“痕迹”，也可以认为是数据。通信企业在制定了明确的数据收集目标以后，需要进行数据的采集以及挖掘，然而由于用户的数量非常庞大，因此数据的收集以及采集工作是一项非常重要的工作，工作的任务量非常庞大。在论文发表数据采集方面，要确保采集工作的科学性、完整性以及代表性，构建高质量的数据模型，为后续的数据处理做好基础的准备工作。
三、处理数据
       在数据采集到了以后，为了开发和挖掘数据的应用价值，则需要对数据进行处理和优化，从中获取有效地数据信息。数据处理方面要将收集到的多余且冗杂的数据信息及时清除出去，因为这些数据大多是无效数据，会对最终的数据处理结果产生不利的影响，不利于后面的数据论文发表分析和处理工作，会影响数据处理结果的精准性。为此，在数据处理之前需要对上面收集到的数据信息进行“过滤”，从中筛选到有价值的数据信息。此外，通过通信技术手段的方式，可以获取有价值的数据信息，从而增强数据信息的完整性、真实性与可靠性。数据信息之间大多是相互关联的，通过构建完整、科学的大数据体系，可以为后续的数据处理、建模、数据优化等动作奠定良好的基础。
四、构建数据模型
       在数据分析过程中，数据建模是常用的数据分析和处理的方法。通过数据建模，可以获取最终的数据分析结果。构建数据信息模式，需要不同部门之间相互配合才能完成。在构建数据模型时，论文发表要求技术人员及时分析数据信息内容，充分了解工作的实际需求，各项操作要建立在实际需要的前提下，在数据分析中加入统计学、自动分析技术等相关的科技方法，建立精准可靠的数据信息模型，从而发挥数据建模技术的积极作用，提高数据建模应用的优势。

五、优化大数据信息内容
       数据分析和预测的结果直接影响企业的信息决策，因此数据分析要更加精准、可靠。通过反复优化、改良、完善数据分析模型，结合相关的数据模型构建软件技术，可以提高数据分析的精准性，实现数据的优化处理，继而使最终获取的数据分析结果更加符合实际情况，更有利于企业的市场决策和分析。