近年来我国大力推进信息通信基础设施建设,自5G技术商用成熟以后,5G通信基站的建设工作已在全国逐步展开。出于自身技术特点要求,5G基站建设数量多,成本高,因此对通信基站的选址工作提出了更高的要求。目前针对通信基站选址的研究大多是从网络规划的角度进行,且较少考虑基站的投资收益和运营成本,难以满足新形势下选址工作的要求。本文设计并实现了一种基于数据分析的基站选址助手系统,通过对铁塔公司现有数据进行挖掘,并从互联网爬取数据,为选址人员提供推荐通信基站选址方案。主要的研究工作如下:1.对通信基站选址的国内外研究现状进行了调研,分析了铁塔公司当前选址工作中的不足,然后针对当前存在的问题对选址助手系统进行了总体分析,确定了开发目标和开发方案。2.选取能够从投资收益、运营成本及潜在风险三个角度体现现有基站共享价值的数据,并对比了K-means聚类、谱聚类、Meanshift聚类分析方法应用于基站共享价值评价的效果,最终选取经过0均值标准化处理的K-means聚类分析结果作为现网站址共享价值评价的依据。3.使用B/S架构,Python语言、Django框架进行系统开发,使用中文分词技术和高德地图API对铁塔公司现有的数据进行了分析和清洗,提高了数据的准确性;通过K-means聚类对现有站点进行共享价值评价,为共址需求选址提供参考信息;使用网络爬虫等手段收集租房房源信息及企事业单位名录,为新址需求和疑难需求提供了可能的选址方案;使用pyecharts库制作图表,实现了数据的可视化。4.设计测试用例对选址助手系统进行了测试。通过对比选址人员实际选址方案与选址助手系统给出的推荐选址方案可知,选址助手系统给出的推荐选址方案在覆盖效果上与人工选址方案相近,但投资收益更高,运营成本更低。本系统利用数据分析技术为通信基站选址工作提供了支持,提高了选址工作的质量和效率,实现了预期目标。