移動網絡用戶感知大數據分析體系

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【摘要】豐富的性能數據、網絡數據、用戶側數據等，有助于運營商研究用戶、業務、網絡三者之間的關系。但是運營商需要對海量的數據進行篩選、整理、分析，才能充分挖掘出數據的潛在使用價值。本文就此展開了討論，詳細分析了如何面向5G的移動網絡用戶，構建用戶感知大數據分析體系。

【關鍵詞】面向5G移動網絡用戶感知大數據分析體系

一、用戶感知大數據分析體系

用戶感知大數據分析體系主要是通過大數據的整合、分析、處理，對各種數據進行綜合評價，從而了解移動用戶的感知情況。雖然，不同運營商的感知體系細節不同，但是大體思路相同。先提出用戶感知體系目標，再進行KPI、KQI等數據指標的細化、具體，然后構建出用戶感知模型，最后進行大數據的分析、處理，得知用戶感知狀況。

二、5G網絡架構

5G網絡的架構主要包括概要級框架、架構技術、服務—端到端網絡切片以及標準化拓展。其中概要級框架包括需求與網絡功能映射、邏輯功能框架、基礎設施平臺。架構技術包括C-RAN、D-RAN、無線mesh網絡、IP錨點下沉等。在服務—端到端網絡切片中，網絡切片是指利用虛擬化技術，對通用的網絡基礎設施資源進行分割，使其形成單獨的個體。5G網絡標準化是指ITU、IEEE、3GPP等。隨著我國信息技術的發展，5G架構在逐步革新。中國移動黃宇紅指出中國移動將會分三步完成5G商用。第一步是2017年到2018年，進行5G試驗。第二步是2018年到2019年，進行5G商用、預商用。第三步是2019年到2020年，中國移動將會逐步形成面向運營商的技術體系，并進行業務體驗測試等。

三、面向5G的移動網絡用戶感知大數據分析體系的架構

1.體系目標。在5G來臨之前，運營商應聚焦5G，利用大數據手段，建立完善的面向網絡、面向用戶、面向市場的分析、評價體系，從而增強用戶感知。首先，在面向網絡時，可建立一體化的分析體系，實現網絡、用戶的精準維護、優化，增強其市場支撐力，確保5G發展的順暢。其次，在面向客戶時，應從業務分析、相應支撐方面入手，建立基礎能力強、覆蓋率廣、業務質量高的分析體系。在面向業務時，應拓寬業務覆蓋范圍，尤其是要因地制宜。在不同的區域，針對不同的用戶建立有效業務分析體系。2.體系數據組成及來源。移動網絡用戶感知分析體系的重要組成要素是數據。運營商應做好數據接入。但我們應先明確數據組成。其中主要的數據組成如下：第一，KPI數據，即能體現移動網絡關鍵質量的指標數據。第二，路測所得出來的數據。路測是主要采集移動網絡下行信號數據。第三，CQT，即在特定地點，測試出的無線數據網絡的性能數據。第四，用戶反饋，其主要收集渠道是電話、網絡渠道。第五，MR，即手機上傳的測量報告數據。第六，廠家數據，即廠家獲得的故障監控、安全管理等數據。第七，經分數據，即通過經營從相關系統上獲取的數據。比如用戶信息、營銷等。第八，其它數據，如后期不斷優化的數據。3.體系架構。本文建立的用戶感知體系主要是與5G網絡結合，以大數據為基礎，通過建立模型實現數據的分析、輸出等。首先，在模邏輯結構方面，主要包括數據采集、切片分析、云存儲、數據處理、結果輸出。數據采集包括性能數據、運維數據、KPI數據等等。切片分析主要包括用戶匯總、容量參數、柵格質量等。云存儲則包括GIS服務、WEB服務器等。數據處理主要包括派單、GIS等預處理部分。結果輸出包括各種數據分析圖。其次，在這一模型中，大數據處理技術起到了非常重要的作用。并且，該模型運用了各種算法用以質量分析、異常訂單定位、用戶感知評價。以用戶感知評價為例，其主要數據位于數據倉庫，通過客觀指標、關鍵指標的調用，將相關數據篩選出并構建出業務模型，而后得到評分函數，再結合函數矩陣進行評分運算，最后得出評分。最后，該體系的關鍵在于端到端的業務質量評估控制。并通過業務質量指標，促進客戶感知的提升。另外，該體系應用的軟件核心技術主要包括嵌入式內存數據庫、分布式云計算集群架構、大數據存儲技術、分布式并行計算平臺。其中數據庫主要應用了Linux多線程、索引技術。這樣就能夠進行數據的高效緩存、處理。群架構則是應用了云計算技術。大數據存儲技術的主要作用是能夠進行海量數據的存儲，便于后續的整合。另外，在分布式云計算平臺中，其并行計算平臺能夠處理海量的數據。綜上所述，在5G來臨時代，完善用戶感知數據體系更有助于運營商的決策，也更能為用戶提供更完善的服務。為此運營商應積極加快這方面的研究，并積極研發APP客戶端。

參考文獻

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[3]黃毅華,孫柳益,盧洪濤,魏垚.用戶感知體系優化的探討及應用[J].移動通信,2018,42(04):90-96.

作者：蔡森 沈俊良 單位：中國移動通信集團重慶有限公司