基于大數(shù)據(jù)分析的移動通信網(wǎng)絡(luò)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(jù)分析的移動通信網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸式增長和大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，提出了基于大數(shù)據(jù)分析的移動通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法，立足規(guī)劃目標，以大數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)的需求，進而聚焦市場、圍繞用戶感知制定科學(xué)合理的方案，構(gòu)建精準化規(guī)劃體系促進網(wǎng)絡(luò)良性發(fā)展。最后，結(jié)合具體案例對該方法加以應(yīng)用。

大數(shù)據(jù) 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃 用戶價值 用戶感知

1 引言

隨著移動通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的增長，移動通信網(wǎng)絡(luò)的各類相關(guān)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。借助大數(shù)據(jù)強大的數(shù)據(jù)處理能力和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過分析用戶行為、基于用戶價值和用戶感知規(guī)劃設(shè)計網(wǎng)絡(luò)，成為運營商提升網(wǎng)絡(luò)競爭力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)的移動通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃需要借助海量的測試，分析總結(jié)網(wǎng)絡(luò)存在的問題，再基于對市場和業(yè)務(wù)的經(jīng)驗預(yù)測，制定規(guī)劃方案。該過程中，測試結(jié)果的普遍性和業(yè)務(wù)預(yù)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(jù)分析的移動通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法，通過大數(shù)據(jù)工具分析海量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)用戶業(yè)務(wù)趨勢預(yù)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(wù)場景展開通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。同時，該方法能夠綜合分析CQT（Call Quality Test，呼叫質(zhì)量撥打測試）、DT（DriveTest，路測）等多種前端測試數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、用戶業(yè)務(wù)信息等大量后臺數(shù)據(jù)，克服單一數(shù)據(jù)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(xué)合理性。

2 基于大數(shù)據(jù)分析的移動通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃體系

如圖1所示，本文提出的移動通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃體系可分為數(shù)據(jù)層、管理層、業(yè)務(wù)層和展示層，各層均與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)。

圖1 基于大數(shù)據(jù)分析的精準化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃框架圖

2.1 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)層

該層采用HDFS數(shù)據(jù)庫和Hbase數(shù)據(jù)庫管理通信網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來自于網(wǎng)管側(cè)和計費側(cè)，包括：核心網(wǎng)管數(shù)據(jù)、詳單數(shù)據(jù)、網(wǎng)優(yōu)平臺數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)、用戶信息表等，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理、算法處理后，按照標準數(shù)據(jù)格式存放在Hbase里面。

2.2 大數(shù)據(jù)管理層

該層基于Hadoop管理平臺建立特定的數(shù)據(jù)預(yù)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(jù)的分析管理。

數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括確實數(shù)據(jù)處理以及噪音數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)業(yè)務(wù)層

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

2.4 大數(shù)據(jù)展示層

該層是以圖表進行展示數(shù)據(jù)分析結(jié)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(guān)圖表的輸出。

3 用戶價值與感知評價分析方法構(gòu)建

3.1 用戶價值評價體系構(gòu)建

通信領(lǐng)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(guān)的業(yè)務(wù)構(gòu)建評價指標體系，能夠全面考慮用戶的收入特征、層次結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)特征相互聯(lián)系。

（1）建立用戶價值評價體系結(jié)構(gòu)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(wù)為基礎(chǔ)的層次結(jié)構(gòu)模型，然后將用戶價值分解成收入、套餐、業(yè)務(wù)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(wù)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(jù)評分做出扇區(qū)化的圖層，并將網(wǎng)絡(luò)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(quán)重

以AHP法確定用戶價值評價模型各指標的權(quán)重分為以下兩步：

首先，構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)。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(jié)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(wù)等。

其次，要建立判斷矩陣。根據(jù)模型同一層級的相關(guān)指標體系指標可構(gòu)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(jù)他們的通信專業(yè)知識和研究經(jīng)驗進行評估，構(gòu)造判斷矩陣。

（3）綜合權(quán)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(wù)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(wù)（數(shù)據(jù)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(jù)評分做出扇區(qū)化的圖層，就可以將網(wǎng)絡(luò)的價值扇區(qū)進行地理化呈現(xiàn)。

根據(jù)AHP法得出的權(quán)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(jù)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(jù)高低價值區(qū)域的評定，可以將網(wǎng)絡(luò)的價值扇區(qū)進行地理化呈現(xiàn)。

該價值分析結(jié)果在規(guī)劃中可進一步拓展到區(qū)域?qū)用妗⑽⒕W(wǎng)格層面，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)目標精準定位，以更好地指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)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(jié)構(gòu)模型

如圖3所示，與用戶價值評價體系結(jié)構(gòu)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(wǎng)絡(luò)覆蓋和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。

◆最底層：網(wǎng)絡(luò)覆蓋主要為MR（Measurement Report，測量報告）覆蓋指標；網(wǎng)絡(luò)質(zhì)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(quán)重

與用戶價值評價模型各指標權(quán)重計算方法相似。

首先，構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)。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(jié)果。一級指標層為{網(wǎng)絡(luò)覆蓋，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)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(jù)經(jīng)驗確定權(quán)重。

（3）綜合權(quán)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(jié)果落到各基站扇區(qū)，做出扇區(qū)化圖層實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)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(dǎo)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃建設(shè)，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(wǎng)格分別制定對應(yīng)的資源投放策略。

價值與感知聯(lián)合評估矩陣中，不同網(wǎng)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(yīng)用案例

在某運營商本地網(wǎng)的無線網(wǎng)絡(luò)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(jù)原始詳單、238萬條用戶原始信息詳單進行了大數(shù)據(jù)分析。

4.1 價值區(qū)域分析

（1）終端分布分析

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

（2）業(yè)務(wù)分布分析

現(xiàn)網(wǎng)用戶的業(yè)務(wù)分布統(tǒng)計情況是：語音業(yè)務(wù)63%承載在2G網(wǎng)絡(luò)上，37%承載在3G網(wǎng)絡(luò)上；數(shù)據(jù)流量2G承載24%，3G承載76%?？紤]到3G網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)體驗更好，且網(wǎng)絡(luò)資源更為豐富，應(yīng)通過各種措施加快業(yè)務(wù)的遷移，促進2G/3G網(wǎng)絡(luò)的融合發(fā)展。

（3）套餐分布分析

現(xiàn)有用戶的套餐數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)資源使用的主要因素，為此，建議規(guī)劃與市場應(yīng)緊密結(jié)合，以計劃為先、網(wǎng)絡(luò)先行，市場與建設(shè)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(jié)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(wù)”四維度進行扇區(qū)化統(tǒng)計，各扇區(qū)統(tǒng)計結(jié)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(wǎng)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)速率大于1Mbps的扇區(qū)占比為90.3%，需重點關(guān)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(wǎng)回落評估指標差的扇區(qū)占比為23.2%，需重點關(guān)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(jù)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(wǎng)MR覆蓋指標差的扇區(qū)占比為20.87%，需重點關(guān)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(quán)重對各維度指標進行綜合評分，得到全網(wǎng)各小區(qū)的綜合評估分析結(jié)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(wǎng)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?qū)⑹潜敬我?guī)劃中需要重點投入網(wǎng)絡(luò)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(jié)束語

綜上所述，通過對現(xiàn)網(wǎng)用戶的收入分布、終端分布、套餐、業(yè)務(wù)、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(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的精準化規(guī)劃設(shè)計，引導(dǎo)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(yīng)用于市場營銷、渠道規(guī)劃等領(lǐng)域。

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

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李梅：通信工程師，畢業(yè)于華南理工大學(xué)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(shè)計院華南分院副院長，長期從事移動通信無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、設(shè)計等工作。

杜翠鳳：碩士畢業(yè)于廣東外語外貿(mào)大學(xué)，現(xiàn)任廣州杰賽科技股份有限公司研發(fā)中心大數(shù)據(jù)組項目經(jīng)理，擅長于數(shù)據(jù)挖掘工具的應(yīng)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(xué)電光學(xué)院，現(xiàn)任廣州杰賽科技股份有限公司通信規(guī)劃設(shè)計院總工程師，主要從事移動通信規(guī)劃設(shè)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(jù)分析的移動通信網(wǎng)絡(luò)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