基于大數(shù)據分析的移動通信網絡規(guī)劃方法

李梅，杜翠鳳，沈文明

（廣州杰賽科技股份有限公司，廣東 廣州 510310）

基于大數(shù)據分析的移動通信網絡規(guī)劃方法

李梅，杜翠鳳，沈文明

（廣州杰賽科技股份有限公司，廣東 廣州 510310）

針對網絡數(shù)據的爆炸式增長和大數(shù)據技術的迅速發(fā)展，提出了基于大數(shù)據分析的移動通信網絡規(guī)劃方法，立足規(guī)劃目標，以大數(shù)據工具多維度挖掘分析用戶的價值、感知、行為、軌跡等，全面反映用戶對于網絡的需求，進而聚焦市場、圍繞用戶感知制定科學合理的方案，構建精準化規(guī)劃體系促進網絡良性發(fā)展。最后，結合具體案例對該方法加以應用。

大數(shù)據 網絡規(guī)劃 用戶價值 用戶感知

1 引言

隨著移動通信網絡的發(fā)展和移動互聯(lián)網業(yè)務的增長，移動通信網絡的各類相關數(shù)據呈爆炸式增長。借助大數(shù)據強大的數(shù)據處理能力和數(shù)據挖掘技術，通過分析用戶行為、基于用戶價值和用戶感知規(guī)劃設計網絡，成為運營商提升網絡競爭力的關鍵環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)的移動通信網絡規(guī)劃需要借助海量的測試，分析總結網絡存在的問題，再基于對市場和業(yè)務的經驗預測，制定規(guī)劃方案。該過程中，測試結果的普遍性和業(yè)務預測的準確性制約了規(guī)劃方案的合理性，高昂的測試成本和冗長的測試工期影響了規(guī)劃效率。

基于此，提出了基于大數(shù)據分析的移動通信網絡規(guī)劃方法，通過大數(shù)據工具分析海量數(shù)據，實現(xiàn)用戶業(yè)務趨勢預測、用戶價值挖掘、用戶感知評估分析，進而能夠以用戶為中心、面向具體業(yè)務場景展開通信網絡規(guī)劃。同時，該方法能夠綜合分析CQT（Call Quality Test，呼叫質量撥打測試）、DT（DriveTest，路測）等多種前端測試數(shù)據和信令數(shù)據、位置數(shù)據、用戶業(yè)務信息等大量后臺數(shù)據，克服單一數(shù)據分析的局限，不僅能夠大規(guī)模降低測試成本、縮短方案制定時間，而且還提高了方案的科學合理性。

2 基于大數(shù)據分析的移動通信網絡規(guī)劃體系

如圖1所示，本文提出的移動通信網絡規(guī)劃體系可分為數(shù)據層、管理層、業(yè)務層和展示層，各層均與大數(shù)據密切相關。

圖1 基于大數(shù)據分析的精準化網絡規(guī)劃框架圖

2.1 大數(shù)據數(shù)據層

該層采用HDFS數(shù)據庫和Hbase數(shù)據庫管理通信網絡相關的結構化、非結構化數(shù)據。數(shù)據主要來自于網管側和計費側，包括：核心網管數(shù)據、詳單數(shù)據、網優(yōu)平臺數(shù)據、投訴數(shù)據、用戶信息表等，這些數(shù)據經過預處理、算法處理后，按照標準數(shù)據格式存放在Hbase里面。

2.2 大數(shù)據管理層

該層基于Hadoop管理平臺建立特定的數(shù)據預處理腳本和算法模型，實現(xiàn)對用戶價值和用戶感知數(shù)據的分析管理。

數(shù)據的預處理主要包括確實數(shù)據處理以及噪音數(shù)據處理。為分析用戶價值和用戶感知，本系統(tǒng)用到的大數(shù)據分析算法模型主要有層次分析法和聚類閾值法。

2.3 大數(shù)據業(yè)務層

該層是對用戶價值和用戶感知業(yè)務實施梳理與管理，對影響用戶價值和感知業(yè)務的各維度進行分析并找出其關聯(lián)關系。例如：用戶價值與收入、終端、業(yè)務、套餐的各維度關聯(lián)關系的梳理；用戶感知與回落之間的關系梳理等。

2.4 大數(shù)據展示層

該層是以圖表進行展示數(shù)據分析結果，輔助開展通信規(guī)劃，重點是對用戶價值與感知進行地理化展現(xiàn)、相關圖表的輸出。

3 用戶價值與感知評價分析方法構建

3.1 用戶價值評價體系構建

通信領域中的用戶價值評估是一個多層次、多因素的問題，需要針對相關的業(yè)務構建評價指標體系，能夠全面考慮用戶的收入特征、層次結構、業(yè)務特征相互聯(lián)系。

（1）建立用戶價值評價體系結構模型——AHP分析法

采用AHP法評價用戶價值時，首先是把用戶價值進行梳理，建立出以業(yè)務為基礎的層次結構模型，然后將用戶價值分解成收入、套餐、業(yè)務和終端4部分。具體如圖2所示：

圖2 用戶價值評價模型——AHP分析法

用戶價值評價模型的層次一般分為：

◆最高層：用戶價值。

◆中間層：用戶潛力和消費能力。

◆最底層：用戶潛力包括用戶的套餐指標與終端指標；消費能力包括用戶的收入指標與業(yè)務指標。

基于以上的維度進行評分，可將評分落到各基站扇區(qū)，根據評分做出扇區(qū)化的圖層，并將網絡的價值扇區(qū)進行地理化呈現(xiàn)。

（2）確定用戶價值評價模型各指標權重

以AHP法確定用戶價值評價模型各指標的權重分為以下兩步：

首先，構建遞階層次結構。如圖2所示，目標層是用戶價值，該層是建立評價模型的目的和追求的最終結果。一級指標層為{用戶潛力，消費能力}；二級指標層包括套餐、終端、收入、業(yè)務等。

其次，要建立判斷矩陣。根據模型同一層級的相關指標體系指標可構造判斷矩陣，將同一層次的指標元素按照其上層指標元素的重要性進行兩兩比較，判斷相對重要程度。一般都會邀請通信專業(yè)人士和資深人員組成專家小組，依據他們的通信專業(yè)知識和研究經驗進行評估，構造判斷矩陣。

（3）綜合權重計算用戶價值

針對移動通信系統(tǒng)，服從一定社會（地理和邏輯）分布的具有不同消費能力、行為和移動特征的客戶群體，在通信過程中形成的具有運營價值的業(yè)務活動區(qū)域叫做價值區(qū)域。

價值區(qū)域可以采用收入、終端、用戶、業(yè)務（數(shù)據和語音）“四維度”，基于各自評分標準進行評分；將評分落到各基站扇區(qū)，再根據評分做出扇區(qū)化的圖層，就可以將網絡的價值扇區(qū)進行地理化呈現(xiàn)。

根據AHP法得出的權重以及各維度的評分標準，可以算出各小區(qū)的綜合評分；再根據綜合評分，可定義TOP30%為高價值扇區(qū)，TOP30%～TOP50%為中價值扇區(qū)，TOP50%～TOP80%為一般價值扇區(qū)，TOP80%以上為低價值扇區(qū)；最后，根據高低價值區(qū)域的評定，可以將網絡的價值扇區(qū)進行地理化呈現(xiàn)。

該價值分析結果在規(guī)劃中可進一步拓展到區(qū)域層面、微網格層面，從而實現(xiàn)網絡建設目標精準定位，以更好地指導網絡資源投放。

3.2 用戶感知分析方法

（1）建立用戶感知評價體系結構模型

如圖3所示，與用戶價值評價體系結構模型建立的方法相似，仍采用AHP分析法，用戶感知評價模型可分為：

◆最高層：用戶感知。

◆中間層：網絡覆蓋和網絡質量。

◆最底層：網絡覆蓋主要為MR（Measurement Report，測量報告）覆蓋指標；網絡質量包括HSDPA（High Speed Downlink Packet Access，高速下行分組接入）用戶速率與3G回落指標。

圖3 用戶感知評價模型——AHP分析法

（2）確定用戶感知評價模型各指標權重

與用戶價值評價模型各指標權重計算方法相似。

首先，構建遞階層次結構。如圖3所示，目標層是用戶感知，該層是建立用戶感知評價模型的目的和追求的最終結果。一級指標層為{網絡覆蓋，網絡質量}；二級指標層包括MR覆蓋指標、HSDPA用戶速率、3G回落指標等。

其次，建立判斷矩陣。由專家根據經驗確定權重。

（3）綜合權重計算用戶感知

用戶感知可以采用MR覆蓋指標、HSDPA用戶速率、3G回落指標“三維度”，按照評分標準進行評分，再將評分結果落到各基站扇區(qū)，做出扇區(qū)化圖層實現(xiàn)網絡感知的地理化呈現(xiàn)。

3.3 價值與感知聯(lián)合評估

為了更好地指導網絡規(guī)劃建設，可將用戶價值分析方法和用戶感知分析方法聯(lián)合起來，建立4×3的價值與感知聯(lián)合評估矩陣，針對不同矩陣中的網格分別制定對應的資源投放策略。

價值與感知聯(lián)合評估矩陣中，不同網格的資源投放策略建議如表1所示（紅色、綠色區(qū)域為重點投資區(qū)域）。

表1 價值與感知聯(lián)合評估矩陣中的資源投放策略建議

4 應用案例

在某運營商本地網的無線網絡規(guī)劃中，運用上述的分析方法對2014年6月的7 000萬條語音原始詳單、5億條數(shù)據原始詳單、238萬條用戶原始信息詳單進行了大數(shù)據分析。

4.1 價值區(qū)域分析

（1）終端分布分析

網上現(xiàn)有用戶約110萬戶，其中支持3G業(yè)務的終端56萬戶，占比50.7%，僅支持2G業(yè)務的終端54萬戶，占比49.3%；約一半用戶終端不支持3G業(yè)務，3G終端使用者中有一半終端使用的是2G套餐。

（2）業(yè)務分布分析

現(xiàn)網用戶的業(yè)務分布統(tǒng)計情況是：語音業(yè)務63%承載在2G網絡上，37%承載在3G網絡上；數(shù)據流量2G承載24%，3G承載76%。考慮到3G網絡的業(yè)務體驗更好，且網絡資源更為豐富，應通過各種措施加快業(yè)務的遷移，促進2G/3G網絡的融合發(fā)展。

（3）套餐分布分析

現(xiàn)有用戶的套餐數(shù)據統(tǒng)計結果如圖4所示：

圖4 某運營商套餐統(tǒng)計分布圖

從圖4統(tǒng)計分布可知，低端用戶貢獻了61%的收入，但占用了73%的流量資源和65%的語音資源。低端用戶單位收入消耗的網絡資源更高，說明高流量不一定帶來高收入；市場營銷策略是影響用戶規(guī)模、用戶行為以及網絡資源使用的主要因素，為此，建議規(guī)劃與市場應緊密結合，以計劃為先、網絡先行，市場與建設互相配合、逐步推進。

（4）用戶收入分布分析

從用戶收入角度分析，結果如表2所示：

表2 用戶收入分布統(tǒng)計

從表2統(tǒng)計分析可知，使用2G套餐2G終端ARPU（Average Revenue Per User，每用戶平均收入）值低于2G套餐3G終端，3G套餐2G終端ARPU值低于3G套餐3G終端，3G套餐ARPU值整體高于2G套餐，3G終端ARPU值整體高于2G終端。

從以上“收入、套餐、終端、業(yè)務”四維度進行扇區(qū)化統(tǒng)計，各扇區(qū)統(tǒng)計結果如圖5所示：

圖5 四維度扇區(qū)化 統(tǒng)計分布圖

從圖5統(tǒng)計分布可知，高價值小區(qū)數(shù)占比為30%，收入占比達到72%；中價值小區(qū)數(shù)占比為20%，收入占比達到16%；高/中價值全網小區(qū)數(shù)占比為50%，收入占比達到88%，高價值小區(qū)各維度占比均接近70%，各維度評估合理。

4.2 用戶感知分析

（1）用戶速率分析

網絡單用戶下載速率統(tǒng)計分布如圖6所示：

圖6 用戶感知速率統(tǒng)計分布圖

從圖6統(tǒng)計分布可知，全網速率大于1Mbps的扇區(qū)占比為90.3%，需重點關注低于1Mbps區(qū)域的速率改善。

（2）3G用戶回落分析

3G用戶回落指標統(tǒng)計分布如圖7所示：

圖7 3G用戶回落統(tǒng)計分布圖

從圖7統(tǒng)計分布可知，全網回落評估指標差的扇區(qū)占比為23.2%，需重點關注回落評估指標差的扇區(qū)的深度覆蓋問題。

（3）用戶感知MR覆蓋分析

對MR數(shù)據中扇區(qū)級的RSCP（Received Signal Code Power，接收信號碼功率）進行統(tǒng)計，其分布如圖8所示：

圖8 MR覆蓋統(tǒng)計分布圖

從圖8統(tǒng)計分布可知，全網MR覆蓋指標差的扇區(qū)占比為20.87%，需重點關注MR覆蓋指標差的扇區(qū)的深度覆蓋問題。

4.3 價值與感知聯(lián)合分析

綜合以上價值區(qū)域及用戶感知分析，按照專家法取定的權重對各維度指標進行綜合評分，得到全網各小區(qū)的綜合評估分析結果，統(tǒng)計各類小區(qū)占比如圖9所示：

圖9 價值區(qū)域及用戶感知統(tǒng)計分布圖

從圖9統(tǒng)計分布可知，全網綜合評估高/中價值扇區(qū)中感知中/差的扇區(qū)占比為34%，這部分區(qū)域將是本次規(guī)劃中需要重點投入網絡資源的區(qū)域。具體分布如圖10所示：

圖10 價值區(qū)域分布圖

5 結束語

綜上所述，通過對現(xiàn)網用戶的收入分布、終端分布、套餐、業(yè)務、用戶感知等多維度分析，可精準定位高價值扇區(qū)及高價值區(qū)域，以進一步指導網絡的精準化規(guī)劃設計，引導投資的精準投放。除此之外，基于用戶價值和用戶感知的多維度分析還可以應用于市場營銷、渠道規(guī)劃等領域。

基于大數(shù)據的價值分析對運營商而言，是市場驅動、精細化管理的重要途徑，有利于改變傳統(tǒng)的經營模式，改善用戶感知、增強自身競爭力，從而能夠有效應對來自于虛擬運營和OTT業(yè)務的沖擊。

[1] 黃勇軍,馮明,丁圣勇,等. 電信運營商大數(shù)據發(fā)展策略探討[J]. 電信科學, 2013(3): 6-11.

[2] 劉旭峰,耿慶鵬,許立群. 運營商獲取移動互聯(lián)網用戶價值的策略研究[J]. 郵電設計技術, 2012(8): 9-12.

[3] 袁首. 多網協(xié)同下的電信無線網絡規(guī)劃方法研究[D]. 北京: 北京郵電大學, 2012.

[4] 曹艷艷. 3G無線網絡規(guī)劃[D]. 濟南: 山東大學, 2005.

[5] 李勇輝. 大數(shù)據概念辨析及應對措施[J]. 互聯(lián)網天地, 2014(1): 11-14.

[6] 龍青良,李巍,呂非彼. 基于用戶感知的WCDMA無線資源效能評估方法研究[J]. 郵電設計技術, 2014(9): 33-39.

[7] 朱強. 3G無線網絡規(guī)劃和優(yōu)化的探討[J]. 通信世界, 2005(30): 57.

[8] 任毅. 3G無線網絡規(guī)劃流程[J]. 電信工程技術與標準化, 2005(11): 15-18.

[9] 郭金玉,張忠彬,孫慶云. 層次分析法的研究與應用[J].中國安全科學學報, 2008(5): 148-153.

[10] 馬麗. 基于手機定位及聚類的高速公路實時交通參數(shù)估計研究[D]. 重慶: 重慶大學, 2005.

[11] 夏穎. 移動互聯(lián)網用戶價值的評價與分析方法[D]. 北京: 首都經濟貿易大學, 2014.★

李梅：通信工程師，畢業(yè)于華南理工大學通信工程專業(yè)，現(xiàn)任廣州杰賽科技股份有限公司通信規(guī)劃設計院華南分院副院長，長期從事移動通信無線網絡規(guī)劃、設計等工作。

杜翠鳳：碩士畢業(yè)于廣東外語外貿大學，現(xiàn)任廣州杰賽科技股份有限公司研發(fā)中心大數(shù)據組項目經理，擅長于數(shù)據挖掘工具的應用，主要從事用戶行為分析、用戶軌跡分析工作。

沈文明：高級工程師，畢業(yè)于南京理工大學電光學院，現(xiàn)任廣州杰賽科技股份有限公司通信規(guī)劃設計院總工程師，主要從事移動通信規(guī)劃設計與研究工作。

Mobile Communication Network Planning Based on Big Data Analysis

LI Mei, DU Cui-feng, SHEN Wen-ming
(GCI Science & Technology Co., Ltd., Guangzhou 510310, China)

According to explosive growth of network data and rapid development of big data technology, a method of mobile communication network planning based on big data analysis was presented. In the light of planning objective, user’s value, perception, behavior and trajectory were multi-dimensionally excavated and analyzed by means of big data tools to fully describe user’s demand on network. In addition, scientifi c and feasible solution oriented to market and user was drawn up. Finally, the application of the proposed method was presented with specifi c cases.

big data network planning user value user perception

10.3969/j.issn.1006-1010.2015.10.004

TN929.53

A

1006-1010(2015)10-0022-06

李梅,杜翠鳳,沈文明. 基于大數(shù)據分析的移動通信網絡規(guī)劃方法[J]. 移動通信, 2015,39(10): 22-27.

2015-04-20

責任編輯：袁婷 yuanting@mbcom.cn