固移融合大数据分析支撑固网宽带精准建设和市场营销

罗洪江，赖柏辉，陈烈强，孙 地（中讯邮电咨询设计院有限公司广东分公司，广东 广州 510000）

0 引言

2021年3月，工业和信息化部印发的《“双千兆”网络协同发展行动计划（2021—2023 年）》，明确要求向单个用户提供光纤和5G 网络千兆宽带接入的网络能力，打造新型基础设施核心支撑和承载底座。作为数字信息基础设施运营服务的国家队，中国联通全方位布局5G 和千兆光网，大力推进千兆光网覆盖，助力数字中国和网络强国建设。为实现固移网络和业务协同发展，建设与应用相互促进，中国联通在光纤宽带接入网建设上，创新思路，充分利用大数据，精确定位目标用户群，指导网络规划和建设，支撑市场拓展。

1 大数据赋能网络规划建设的思路方法

长期以来，运营商网络都是按年度规划、分期投入建设，对市场发展预期和市场需求缺乏合理的评估和定量分析，网络建设存在一定的盲目性。随着网络覆盖规模和用户规模的不断扩大，网络和用户发展积累的数据，一定程度上反映发展规律。因此，通过现有网络大数据的分析、挖掘，反过来可以指导网络建设和营销。

但是，当前运营商网络相关数据零散、缺乏系统性，大量数据存储在不同的系统中、没有整理归类和关联，数据的准确性和有效性等均存在问题。为此，大数据分析需要从数据收集整理开始。

a）收集和整理相关数据。将相关数据分为3 类：基础数据、网络数据和用户数据。基础数据包括人口、住宅楼宇分布数据、政府发展规划等，网络数据包括网络资源数据、移动基站分布数据、网络运营数据等，用户数据包括固定用户数据、移动用户数据、市场营销经营数据等。

b）对数据进行规范和关联处理。统一格式，将收集的各类数据的基础地理信息（经纬度或九级地址）转换成地理信息开放平台（如谷歌、百度地图）的标准地址。归一化整理数据使之条理化和系统化。

c）数据建模和分析。移网活跃用户常驻地小区模型：活跃用户常驻地无线小区时间段为晚忙时21：00—24：00，将用户位置以5 min 的时间粒度进行天粒度汇聚，得到当日晚间常驻无线小区；驻留天数>3 天且天数最多小区即为周常驻无线小区。移网活跃用户与住宅小区匹配模型：将无线小区与实际住宅小区进行关联，结合宽带资源数据及无线小区常驻用户匹配，得到宽带小区内的常驻用户和无线小区常驻用户无宽带资源区域。

d）结果呈现。通过地理信息开放平台的可视化呈现，直观展示价值用户及资源数据分布情况，定位目标宽带住宅小区及目标移网用户、目标宽带覆盖小区的潜在发展力。将不同的数据叠加对比，输出移网价值用户与宽带端口资源匹配清单，用于推广融合业务；输出移网价值用户无宽带资源匹配区域图层，用于指导网络精准规划建设。大数据处理流程见图1。

图1 大数据处理流程

2 固移融合大数据分析

现在移动通信已经普及，移动电话基本人手一机，而移动用户与固网宽带用户的空间分布上有很强的关联性，移动用户生活、工作场所必然有宽带固网的需求。因此，我们可以把移动用户空间分布作为判断固网宽带需求的重要依据，把移动用户驻留地（住宅、办公场所）定位为光纤宽带接入的目标区域，根据移动用户分布密度来规划建设光纤宽带接入网络，同时促进双千兆的协同发展。

通过用户基础特征信息，将所有数据进行关联匹对，并打上位置标签，综合各系统，对数据值进行初步分析、修正和逻辑修正，使数据条理化和体系化，构建固移网络大数据基础信息库。

利用地理信息开放平台（如谷歌、百度地图）将相关数据映射到对应的地理位置，地理化直观呈现用户活动状态，对移动用户和固定宽带用户进行交叉分析。

通过人口和移动用户分布对比了解中国联通移动用户渗透比例，通过移动用户早晚时间段活动和聚集区域了解用户群日夜迁移情况。通过移动用户晚上驻留位置与固网宽带接入端口匹对，输出移网价值用户与宽带端口资源匹配情况表，了解用户通信资源满足状态和固移资源分配的差异。由此，可定位有光纤宽带接入潜在需求目标区域、住宅小区，指导网络精准规划、精准建设，同时也为市场业务提供拓展方向。

3 应用案例

如图2 所示，某市面积9 500 多km2，共有5 个区，常驻人口450 万，住宅楼宇2.9 万栋，住宅套数196 万套，人口分布各区域差异较大，40%的住宅小区及人口主要分布在A、B 2个较小的区域内（见图2左）。

某市的宽带资源如图2 右所示，宽带端口36.7 万个，主要分布在A、B区。

从图2中左右对比可明显看出宽带资源分布与人口分布趋势相同，但宽带资源密度相对偏低，有很大发展空间。

图2 某市住宅人口及宽带端口对比分析图

该应用可以用来维护存量用户、挖掘潜在用户和指导固网规划建设。

3.1 维护存量用户

将移动网用户分布热力图与宽带端口资源覆盖区进行比对，可发现移动网用户分布与宽带资源覆盖完全重叠的区域（见图3），导出该区域的固、移用户即是存量用户。市场部门据此分析存量用户状态，有针对性地制定客户维系和增值服务营销策略，提升存量用户价值。

图3 移网用户与宽带端口匹配图

3.2 挖掘潜在用户

当移网用户分布区域与宽带资源覆盖区域不匹配时，通过数据挖掘，发现该地（市）1.78万移动用户驻留位置与宽带接入端口距离小于100 m（见图4），这部分移动用户常住点分布于宽带资源覆盖区域，可实现宽带业务的快速开通，可导出该1.78 万用户清单，作为市场部门重点发展的固网增量用户。

图4 固网增量用户发展区域

3.3 指导固网规划建设

有5.05 万移动用户驻留位置与宽带接入端口距离大于100 m，这部分移动用户分布于宽带资源无覆盖区域（见图5），该区域是光纤宽带资源规划建设的重点，导出区域图层推送网络建设部门，作为未来固网建设重点区域。

图5 固网精准建设区域综合呈现

4 结束语

综上所述，利用大数据手段对固、移网资源及用户数据对比分析可以精确定位目标用户群，支撑市场拓展，指导网络规划和建设。某地（市）的实践也验证了方法的可行性。考虑后续的方法推广及常态化研究给出以下建议。

a）建立大数据分析平台，构建面向宽带业务的全数字化分析能力。通过平台化的大数据分析和深度信息挖掘，将用户需求、网络需求、市场空间等信息直送一线，常态化支撑网络精准建设和市场营销。

b）统一各系统接口，规范数据格式，有利于保证数据的一致性和完整性，便于数据采集、处理、分析。数据的规范化才能确保分析结果的准确性，支撑更高层面的数据应用，支撑企业高效快速进行数字化转型。

c）建立长效机制，规范数据管理，将零散数据规范化，及时收集，存储。设立专人专岗，采用数字化手段实现数据的常态化管理及更新，夯实数据底座基础，提升数据分析水平。