大数据分析提升LTE网络规划质量

［李凤花 迟明仁 杨健］

大数据分析提升LTE网络规划质量

［李凤花 迟明仁 杨健］

大数据 精准性 价值区域 网络规划

李凤花

工程师，现就职于山东省邮电规划设计院有限公司，从事移动通信工程规划、设计工作。

迟明仁

工程师，现就职于山东省邮电规划设计院有限公司，从事移动通信工程规划、设计工作。

杨健

工程师，现就职于山东省邮电规划设计院有限公司，从事传送网通信工程规划、设计工作。

1 概述

随着LTE无线网络大规模部署，国内三大运营商在市区、县城、校园等重要场景均实现了LTE广覆盖，用户规模在逐渐壮大，移动互联网业务的需求逐渐增长，LTE网络的各类相关数据呈爆炸式增长。相比2G/3G网络建设，LTE网络的规划和建设问题需从多维度数据分析，进而提升网络建设的精准性，网络资源精确投放。面对庞大的用户原始数据清单，仅仅依靠传统的数据处理方式分析的话，将会存在一定的困难，降低了规划建设效率。鉴于此，目前提出了大数据处理平台解决方法，借助大数据处理平台可完成对海量用户数据的多维度分析，实现用户行为分析、业务趋势分析、价值用户挖掘、终端能力分析等方面的内容分析，通过多维度网络问题分析，提升LTE网络建设的精准性，进而提升运营商的网络竞争力。

本文主要介绍大数据分析在网络规划中的应用情况，通过运用大数据分析方法从用户业务感知、用户聚类及分布分析、终端能力及分布分析、价值基站等多维度全面分析网络现状，发掘网络问题，为提出完整的网络规划方案做好基础分析工作，提升LTE网络建设的精准性，进而提升用户感知体验。

2 LTE网络规划新要求

传统的网络规划方法仅基于KPI指标分析，未考虑用户感知、用户行为等相关信息，不能做到良好的网络资源配置。LTE网络规划新要求是要聚焦价值区域，在市场互动引领下，低成本建设有竞争力的网络。这就要求LTE网络规划必须做到聚焦区域、聚焦网格、聚焦场景的精准性规划建设。

鉴于上述新要求，LTE网络规划分析的基础数据调研除了常规基础数据外，如业务量、KPI指标、测试数据、MR数据、投诉数据等数据，又增加了对O+B侧数据分析。O+B侧数据是指Gn口、BSS侧等数据，包括用户通话详单及用户账单等信息。主要用来分析用户等级统计及分布分析（钻石、金卡、银卡、普通用户，VIP用户）及用户终端统计及分布分析（重点关注明星终端用户、4G终端用户等）。

表1 无线网络规划常规基础数据

通过提取大数据分析所需的Gn口、BSS侧等数据，并导入大数据平台处理分析。对用户聚类及分布、业务分布、终端能力及分布、用户业务感知、网络质量和性能等方面进行分析及应用聚焦，发掘制约网络的关键问题，确定投资价值区域，为资源的精准投放、建设差异化领先的移动网络提供数据支撑。

3 大数据应用分析

3.1 大数据分析重点

通过运用大数据分析方法从用户、业务、承载、终端、感知等多个维度全面分析LTE网络现状，发现网络建设的价值区域。

（1）用户分析

从消费能力、业务使用习惯等方面，重点对VIP用户、潜在价值用户和移动互联网用户进行分析；分析各用户群的地理分布和轨迹，为3G/4G网络资源的精准投放提供支撑。根据用户分析确定价值维度，给出站点选取优先级的标准。

（2）终端分析

不同能力的终端统计，发展趋势分析；终端分布分析（重点关注明星终端、4G终端等）。根据终端分析确定价值维度，给出站点选取优先级的标准。

（3）承载分析

机卡网联合承载分析，用户迁移思路、用户迁移策略分析；针对4G终端业务承载进一步细致分析，对提升4G驻留比给出建议。

（4）业务分析

主要从业务密度和分布规律方面进行分析，涉及主流业务的地理聚集特征以及时间分布特征分析等内容。

（5）感知分析

根据业务分类，对主流业务的用户感知进行评判和分析。对4G业务感知速率分析、4G语音回落、下载速率等内容分析。

3.2 案例说明

以某省联通的无线网络规划为例，运用大数据分析平台进行分析。基于2015年8月份语音原始详单、数据原始详单及用户原始信息详单进行大数据分析。相关情况如下所述。

3.2.1用户分析

（1）用户总体情况分析

出账用户总计2 400万户，2G/3G/4G用户数占比分别为46%，33%和21%；从趋势来看，总用户数保持平稳，2G、3G用户逐步下降，4G用户快速增长。 另外从用户分布情况发现，2G用户分布比较分散，3G和4G用户主要在城区和高等交通线比较集中。 图1列举了2015年3月至8月的出账用户数统计情况。

图1 2G/3G/4G用户数统计分析（单位：万户）

（2）用户ARPU值及VIP用户分布

对用户ARPU值及VIP用户分布情况进行分析，全网低于100元用户占93%，高于200元用户占比1.68%；3G、4G用户的ARPU值相近，其中4G用户为64.17元，3G用户为65.73元，2G用户ARPU值较低，为16.56元。

高流量的基站主要分布在经济发达的地市及其他地市的市区、县城、校园等区域。

3.2.2终端分析

从终端品牌来看，品牌居前的为苹果、三星、小米、华为和联想数量排前5；从终端型号来看，前5种都是iPhone系列的终端，其次为小米的终端，相关占比统计情况如图2。

图2 不同终端品牌、型号的占比统计情况

表2 用户ARPU值统计表格

VIP用户（含钻石卡、金卡、银卡）主要集中于经济发达的地市及其他地市的市区、县城热点区域及高等交通干线。

（3）用户流量分布

全网低于100MB用户占比80%，高于1GB用户占比4%，高于1GB的用户贡献了大部分流量，总体来说，低流量用户较多，应加强对潜在用户的习惯培养。

表3 用户流量值统计表格

另外对基站下的终端价格加权平均得出平均价格，高价格终端集中于经济较发达地市，高铁交通线是高价格终端带状区域的集中地，市区及5A景区是高价格终端聚集较高区域。

3.2.3承载分析

全网机卡网联合分析，3G网络承载了绝大部分流量，按现有数据统计，有近70%的流量集中在3G网络；

2G/3G/4G终端产生的流量占比分别为5.4%，42.6%和52.0%。

由表4可知，按用户套餐终端来统计，4G套餐4G终端贡献了绝大部分流量，占比为39.6%，其次为3G套餐3G终端和4G套餐3G终端相当，占比分别为21.8%和20.2%左右；3G套餐4G终端用户，为11.9%。

4G网络驻留比是反映4G网络建设精准性的重要指标，指标含义是指使用过4G网络的用户在4G网络上产生的流量占4G活跃用户全部流量的比例，4G网络驻留比已经剔除非4G终端影响，4G网络驻留比与4G网络覆盖面积占3G网络覆盖面积的比例有关，也与4G用户驻留区域有关。

因此，根据大数据平台数据对4G网络驻留比的情况分析。未布署4G区域的回落流量占总回落流量56%，4G布署区域内占44%，4G驻留比需要提升。建议对于4G未覆盖区域，根据基于单站的4G终端和高端用户的承载情况，进一步扩展4G部署区域；对于4G已覆盖区域，一方面对回落比超过30%的站作为重点优化调整站点；另一方面，还需要省进一步分析从未驻留在4G网络的4G终端用户情况，再由市场部出台相关政策，设法推进某些品牌终端软件升级。

表4全网机卡网联合分析表

3.2.4业务分析

某省浏览业务占比最大，约为40%，其次为流媒体业务约为26%，二者之和占全部业务的66%；由此可见，浏览业务和流媒体业务的渗透率很高。如图3业务类型占比情况。

图3 业务类型占比统计分析

以高校用户为例，进一步分析出用户的业务偏好。对于高校浏览类业务渗透率最高的应用是腾讯网、微信朋友圈、QQ空间，户均流量最高的是QQ空间、手机淘宝、腾讯网。高校流媒体业务渗透率最高的应用是QQ音乐、腾讯视频、爱奇艺，户均流量最高的应用是WO186.tv、PPLIVE、乐视视频。

3.2.5感知分析

浏览类业务页面响应成功率、流媒体业务初始播放时延、流媒体业务停顿时长占比对用户感知影响较大。

在此以某地市用户业务使用情况分析举例。

表5 用户业务使用情况分析举例

由表5分析可知，目前的手机业务中用户感知度好的是浏览业务，对于下载业务用户感知度较低。

对业务的感知情况并进行地理化展示。

由图4可见，市区、密集热点区域的网络建设质量良好，用户的业务感知较好。

另外我们分析了3G/4G网络端到端的业务速率情况，如表6。

表6 端到端业务速率统计分析

从表6可知，3G网络业务速率均值为1 123.61kbit/s，端到端业务良好率均值为85.22%；4G网络平均速率2 111.81kbit/s，整体端到端业务良好率均值为93.87%，业务发展较好。

3.3 应用情况总结

综合以上用户、终端、承载、业务、感知等多维度综合分析，可确定价值区域及价值用户的区域范围，为规划方案提供准确性判断，这部分区域将是本次规划中需要重点投入网络资源的区域。

基于对网络多维度细致分析，利用大数据工具进行综合价值、收入、用户数、业务量、终端均价及终端能力等数据的叠加分析，梳理出网格重要性，进一步优化网格分级，并可查找出现网存在的问题，形成网络问题库；根据网格的等级，设定不同的网络覆盖质量和数据业务能力目标，并聚焦到相应的网络，通过规划与优化深入结合方式进行需求分析，采用合理的建设方案解决问题。

4 结束语

综上所述，借助大数据处理平台可提升LTE网络规划质量，提升用户感知和资源效能。通过对现网用户的等级、ARPU值、流量分布、终端分析、业务承载及感知等多维度分析，发掘价值区域、价值网格、价值场景，提高了LTE网络规划的精准性目标。

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10.3969/j.issn.1006-6403.2016.09.004

2016-09-01）

主要介绍大数据分析在网络规划中的应用情况，通过运用大数据分析方法从用户业务感知、用户聚类及分布分析、终端能力及分布分析、价值基站等多维度全面得分析网络现状，发掘网络问题，为提出完整的网络规划方案做好基础分析工作，提升LTE网络规划建设的精准性，进而提升用户感知体验。