3G时代移动网络的数据挖掘范文

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《中国新通信》2014年第十期

根据上述对网络、用户、业务方面的数据分类获取和价值分析，对数据进行综合利用和挖掘，得出应用思路，并进行以下几点初步实践。

1基于网络数据的传统网络优化

传统的网络维护、优化中，网络数据的挖掘和应用主要包括三部分：一是对网络的各种DT/CQT以及在重要地点设置自动测试设备，采集重要场所、交通干线、区域的室内/外的覆盖、接入、保持、业务质量等性能，通过设置一定指标标准，构建网络评价体系，结合网络配置数据，对网络中存在的弱覆盖、接入失败、掉话、数据业务速率低、时延大等具体问题进行分析、处理。二是通过网管、第三方平台，在网络中的各个网元、接口，对网络中的信令节点、事件和设备、业务性能设置不同Counter，根据设备运行和用户行为的Counter统计，对网络进行评估、诊断，对某项指标的TOP小区进行发现和处理。三是通过用户的投诉，被动进行网络的调整和优化。基于测试、网管性能的网络监控、优化，对网络正常运行、性能提升和局部用户感知改善有重要作用，但同时也存在成本高、周期长、缺乏个性手段等缺点。

2基于网络性能数据和用户数据的深度覆盖评估

深度覆盖主要是指居民住宅区、大学校园、交通枢纽、商业步行街、政府机关等直接关系用户感知但难以进行路测的移动通信场景。与路面等室外空旷场景相对，主要指室内和建筑群内部相对封闭的环境，其建筑结构和环境复杂，无线信号受阻严重，而这些场景往往为用户的高度集中区域，用户位置相对固定、移动性低，业务集中，覆盖水平直接决定用户感知，也难以通过路测和CQT测试等直观手段发现和处理。对深度覆盖的评估主要考虑以下方面：（1）通过全天24小时话务、开机用户数规律，得出凌晨3:00-5:00时段，用户基本位于其住宅等固定归属区域，从而确定用户的地理位置；（2）全天MR数据采集、统计，可准确地得到小区级的网络覆盖分布，由于MR数据来源于真实用户的测量上报，因此可以精确反映用户和网络的实际覆盖水平；（3）长期的用户投诉数据、3g用户在共站GSM小区的驻留数等辅助数据，使深度覆盖评估、定位更加准确。经过实际操作和总结，深度覆盖的评估可采用以下评价体系来确定目标小区，如图1所示：确定目标小区后，结合网络配置数据，对满足条件小区集中和对应方向区域进行筛选和确定，可针对区域中的关键场景进行针对性地建设、优化，提升问题区域的深度覆盖水平。

3基于用户投诉和网络数据地理化的规划、优化

3G网络已进入局部、精细化建设阶段，根据网络用户、业务的变化，快速、有效地定位网络覆盖等缺陷区域/点、进行精准规划、建设，对完善网络结构、提高投资精准性尤为重要。对网络缺陷区域的定位和基站规划，可借助路测、MR数据、话务/数据流量的地理化来实现：（1）根据路测数据、MR的地理化呈现，得出现网覆盖缺陷区域；（2）根据覆盖缺陷区域的地理分布，结合话务量、流量分布，筛选规划、建设必要性和等级；（3）根据待规划等级，结合投诉的地理分布、实际经济场景和地理环境筛选规划、建设重点区域和基站精确位置，如图2所示。

4基于话单、计费数据对高ARPU用户进行分挖掘、分析

WCDMA网络中，SGSN和GGSN使用计费标识符采集计费数据，主要用于记录：无线资源的使用情况、GPRS资源的使用，发起端与终结端对外部数据网络的使用、移动终端的位置等。话单（CDR）分为五种：S-CDR反映无线资源使用情况；G-CDR反映对外部数据网资源使用状况；M-CDR反映系统移动管理开销；S-SMO-CDR用于记录短消息始发计费信息；S-SMT-CDR用于记录短消息终结计费信息。目前主要采用S-CDR和G-CDR进行统计分析。通过对高ARPU值用户在网络中的地理分布和不同时段的业务特点等进行数据统计和挖掘，得出网络重点保障范围、高ARPU值区域，并为价值用户推出专属服务。如根据用户上网规律，推送凌晨时段、月末额外的流量包和微信等专属流量套餐等服务。

5基于用户终端数据对营销行为的引导

通过采集网络中终端IMEI，将其中特殊字段和终端厂家、型号、终端性能匹配，建立终端数据库。对网络中终端成分进行分析，从而对市场前端终端营销策略、套餐产品的设计和用户网络使用进行引导。如：分析网络中使用2G手机、3G号码的用户，通过补贴等措施，加强引导其终端升级、更换，鼓励使用3G网路，提高用户感知；对网络中使用3G智能终端、2G产品套餐的用户，推出一体化套餐等，提高用户ARPU。

6结束语

3G网络和移动互联网、OTT业务的蓬勃发展，以及虚拟营业商的引入，为电信运营业带来了革命性变化。传统的电信运营格局被打破，呈现出越来越复杂的多极化竞争局面。如何转变运营思维，充分利用大数据时代的数据挖掘、分析手段，找到业务突破点，成为了目前和今后运营成功的关键。

作者：邓光义单位：中国联通佛山市分公司