基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)5G不滿意用戶端到端感知進(jìn)行分析

摘要：隨著5G網(wǎng)絡(luò)商用，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變成2G/4G/NSA/SA多網(wǎng)絡(luò)制式共存，F(xiàn)DD/F/E/D/A多頻段共享的復(fù)雜環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變得越來(lái)越復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升難度大。從用戶維度看，用戶業(yè)務(wù)種類與日俱增，且對(duì)5G心理預(yù)期高，期盼良好用戶體驗(yàn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)要求日益提高;為滿足用戶高需求，亟須完善手段評(píng)估5G用戶感知，評(píng)估網(wǎng)絡(luò)對(duì)感知的影響，評(píng)估5G用戶不滿意的根因。

關(guān)鍵字：不滿意用戶;數(shù)據(jù)業(yè)務(wù);窗口;時(shí)延

一、引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，但隱藏在大數(shù)據(jù)深處的深刻內(nèi)涵，需要淵博的專業(yè)知識(shí)和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能揭開神秘面紗。移動(dòng)用戶的各種體驗(yàn)，積累了大量數(shù)據(jù)，但用戶滿意度挖掘仍是難點(diǎn)，傳統(tǒng)手段只能靠回訪、調(diào)研等手段進(jìn)行定性分析;使用大數(shù)據(jù)手段從海量的數(shù)據(jù)中選擇、識(shí)別出有效的或具有潛在效用的信息，并定量分析，形成感知打分，從而區(qū)分用戶滿意與不滿意變得勢(shì)在必行。

二、5G用戶不滿意大數(shù)據(jù)挖掘

用戶不滿意相關(guān)大數(shù)據(jù)挖掘一般具備三個(gè)要點(diǎn)：從終端到服務(wù)器的端到端信道信息;從終端應(yīng)用APP到服務(wù)器應(yīng)用數(shù)據(jù)的服務(wù)質(zhì)量信息;從體驗(yàn)的心里期待到用戶滿意度的衡量的NPS信息。

根據(jù)大數(shù)據(jù)分析要點(diǎn)，5G用戶不滿意需要分析網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量與業(yè)務(wù)質(zhì)量關(guān)系、業(yè)務(wù)質(zhì)量與用戶體驗(yàn)關(guān)系、用戶體驗(yàn)與不滿意的關(guān)系;網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量可以影響業(yè)務(wù)質(zhì)量，業(yè)務(wù)質(zhì)量相關(guān)KQI可以反映用戶體驗(yàn);所以，只要將反饋用戶網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和業(yè)務(wù)質(zhì)量的XDR信息和用戶滿意度結(jié)合在一起，就可以通過網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量來(lái)預(yù)測(cè)用戶滿意度。

三、5G用戶感知的網(wǎng)絡(luò)信息

不同業(yè)務(wù)類型有不同的體驗(yàn)因子，5G用戶關(guān)注的體驗(yàn)根據(jù)業(yè)務(wù)類型不同包含不同的內(nèi)容，如圖1。

網(wǎng)頁(yè)業(yè)務(wù)主要關(guān)注網(wǎng)頁(yè)是否成功打開，網(wǎng)頁(yè)響應(yīng)時(shí)延大小，網(wǎng)頁(yè)顯示時(shí)延大小等內(nèi)容。這主要和頁(yè)面大小、業(yè)務(wù)上下行速率、信令往返時(shí)延（終端響應(yīng)時(shí)延、終端處理時(shí)間、無(wú)線時(shí)延、設(shè)備傳輸時(shí)延、服務(wù)器響應(yīng)時(shí)延、服務(wù)器處理時(shí)間）等內(nèi)容相關(guān)。

視頻體驗(yàn)主要包括點(diǎn)擊視頻連接后是否響應(yīng)成功、視頻響應(yīng)時(shí)延、視頻緩沖時(shí)延、視頻是否卡頓、花屏等，主要和視頻類型、視頻碼率、時(shí)延、速率、卡頓頻次、卡頓時(shí)長(zhǎng)等KQI相關(guān)。

其他類型業(yè)務(wù)與網(wǎng)頁(yè)業(yè)務(wù)和視頻業(yè)務(wù)類似，即時(shí)通信主要關(guān)注消息時(shí)延、文件傳輸及語(yǔ)音、視頻的流暢性，這些主要和業(yè)務(wù)成功率、速率、RTT時(shí)延等相關(guān);文件傳輸主要關(guān)注文件是否成功傳輸、傳輸?shù)乃俾实?，主要和業(yè)務(wù)成功率、速率相關(guān);郵件業(yè)務(wù)主要關(guān)注郵件是否收發(fā)成功，收發(fā)是否快等，這些主要和業(yè)務(wù)成功率、速率相關(guān);游戲主要關(guān)注點(diǎn)擊后游戲服務(wù)器是否成功響應(yīng)，響應(yīng)是否迅速等，這主要和業(yè)務(wù)成功率、RTT時(shí)延等相關(guān)。

XDR（x Detail Record）記錄了業(yè)務(wù)類型、用戶流數(shù)據(jù)質(zhì)量、事務(wù)處理記錄等用戶面和控制面的數(shù)據(jù)，包括終端與網(wǎng)絡(luò)交互的公共信息、接口信息、RAT類型、業(yè)務(wù)類型、用戶號(hào)碼、業(yè)務(wù)建立信息、事務(wù)類型、業(yè)務(wù)速率、產(chǎn)生的事件（如位置更新、切換）、時(shí)延、卡頓、業(yè)務(wù)釋放信息及失敗原因等內(nèi)容。網(wǎng)頁(yè)和流媒體業(yè)務(wù)的KQI與XDR字段對(duì)應(yīng)如圖2，其他業(yè)務(wù)KQI與XDR對(duì)應(yīng)方法與此相同。

業(yè)務(wù)速率、時(shí)延、卡頓等體驗(yàn)均可以使用XDR字段體現(xiàn)，同時(shí)這些字段的組合又能表征影響業(yè)務(wù)體驗(yàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)或網(wǎng)元，例如，不同業(yè)務(wù)有不同的速率要求， 4k視頻要求40Mbps可以滿足用戶感知，當(dāng)速率不能滿足業(yè)務(wù)需求我們可以通過傳輸帶寬window size、各個(gè)端口的通道時(shí)延RTT，及各端口應(yīng)用狀態(tài)等指標(biāo)來(lái)分析是哪個(gè)網(wǎng)元或接口出現(xiàn)問題。XDR字段關(guān)聯(lián)分析問題示意圖如圖3所示。所以，通過傳輸帶寬（窗口大?。?、上下行RTT、上下行丟包/亂序、APP_STATUS、UU口事件及其他端口記錄等指標(biāo)，利用結(jié)構(gòu)分析法、比較分析法、層次分析法、多維分析法等分析方法、可以準(zhǔn)確定界哪個(gè)網(wǎng)元或哪個(gè)重點(diǎn)環(huán)節(jié)造成用戶感知差，從而為用戶感知提升提供重要參考依據(jù)。

四、大數(shù)據(jù)分析方法

根據(jù)大數(shù)據(jù)分析方法，將5G不滿意用戶提取目標(biāo)分解到三個(gè)層次：數(shù)據(jù)層、挖掘?qū)印⒎?wù)層，從采集到海量數(shù)據(jù)中通過分類、聚類、預(yù)測(cè)與可視化等方法統(tǒng)計(jì)與不滿意的內(nèi)在規(guī)律，并精準(zhǔn)分類每類問題，預(yù)測(cè)不滿意趨勢(shì)，關(guān)聯(lián)不滿意用戶涉及服務(wù)小區(qū)（不滿意小區(qū)），可視化并挖掘不滿意的根因，提升不滿意小區(qū)業(yè)務(wù)質(zhì)量，改善用戶體驗(yàn)。

數(shù)據(jù)層匯聚的接入網(wǎng)、核心網(wǎng)等網(wǎng)元及接口的控制面信令、用戶面XDR數(shù)據(jù)，通過時(shí)間戳、用戶在網(wǎng)元接口的唯一標(biāo)識(shí)，將用戶的信息關(guān)聯(lián)起來(lái)，使得系統(tǒng)可以對(duì)用戶行為進(jìn)行細(xì)致的分析，并和調(diào)研的打分進(jìn)行適配，為挖掘?qū)有纬捎?xùn)練樣本，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，形成可靠的業(yè)務(wù)模型。

挖掘?qū)又饕治鍪挛餄撛谝?guī)律，利用人工智能手段，使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過AI/ML框架支持，高效提煉感知與滿意度關(guān)系，并且能夠迭代更新與持續(xù)提升;挖掘?qū)拥年P(guān)鍵是業(yè)務(wù)特征的分析和算法選擇，可以使用原始特征和構(gòu)造特征，選擇適合的算法進(jìn)行訓(xùn)練，生成分析模型，并通過模型對(duì)現(xiàn)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，評(píng)估出用戶滿意度。

服務(wù)層將分析的不滿意結(jié)果通過可視化、地理化等手段呈現(xiàn)給用戶。

五、5G不滿意用戶大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

5G不滿意用戶分析主要應(yīng)用在兩方面：不滿意分布和用戶體驗(yàn)提升;不滿意分布主要應(yīng)用于公司把控網(wǎng)絡(luò)問題、體驗(yàn)問題、資費(fèi)問題的比例，是決策布局的主要依據(jù);體驗(yàn)提升主要應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)健壯性和服務(wù)質(zhì)量提升，包括網(wǎng)絡(luò)覆蓋和感知提升、應(yīng)用服務(wù)器能力提升、終端兼容性提升等。

應(yīng)用一：不滿意分布

不滿意分布數(shù)據(jù)來(lái)源為業(yè)務(wù)感知數(shù)據(jù)和用戶資費(fèi)相關(guān)數(shù)據(jù)，可以挖掘的信息包括用戶對(duì)套餐是否滿意，用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)是否滿意，用戶對(duì)應(yīng)用APP是否滿意等方面，分析步驟如下：

步驟一：整合數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分布在B域和O域，選取我們有用信息進(jìn)行分析和提取，整合到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

步驟二：數(shù)據(jù)挖掘

套餐及業(yè)務(wù)使用情況、超套及補(bǔ)繳資費(fèi)情況、套餐分布和用戶在網(wǎng)情況、信號(hào)覆蓋和告警情況、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和業(yè)務(wù)質(zhì)量情況、基站容量和傳輸情況、應(yīng)用服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)直聯(lián)情況等信息和相關(guān)特征的挖掘是模型訓(xùn)練的關(guān)鍵。

步驟三：信息轉(zhuǎn)換為價(jià)值

挖掘出的這些關(guān)鍵信息可以為資費(fèi)決策提供依據(jù)、可以為基站、傳輸、服務(wù)器直聯(lián)投資提供依據(jù)、可以為網(wǎng)絡(luò)維護(hù)投入提供依據(jù)、可以為APP應(yīng)用或服務(wù)器能力提升提供依據(jù)、可以為終端兼容性提供依據(jù)。

應(yīng)用二：體驗(yàn)提升

體驗(yàn)提升可以從終端兼容性、應(yīng)用APP效率、信號(hào)覆蓋、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量、傳輸負(fù)荷、服務(wù)器能力等方面進(jìn)行提升，主要挖掘的信息覆蓋是否滿格、小區(qū)是否存在異常事件、APP應(yīng)用和對(duì)應(yīng)服務(wù)是否異常、語(yǔ)音業(yè)務(wù)異常事件根因、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)事件根因、不滿意和投訴用戶分布場(chǎng)景等，分析框架如下：

六、結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)在運(yùn)營(yíng)體系中已經(jīng)起到了關(guān)鍵性作用，基于數(shù)據(jù)的融合能夠打破數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)更多的數(shù)據(jù)碰撞，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維從以網(wǎng)絡(luò)為中心向以業(yè)務(wù)質(zhì)量和用戶感知為中心轉(zhuǎn)型;更關(guān)注QoE/KQI，更關(guān)注客戶真實(shí)體驗(yàn)和用戶滿意度;面向規(guī)劃、面向網(wǎng)絡(luò)、面向客戶、面向市場(chǎng)的不滿意分析，推動(dòng)用戶感知提升、網(wǎng)絡(luò)健壯性提升、服務(wù)質(zhì)量提升快速、穩(wěn)步前進(jìn)。

作者單位：呂程程? ? 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)公司北京有限公司