基于大数据分析的基站效益评估建模与应用

［邓金荣 李陵］

1 引言

截止2021 年底，中国三大运营商（中国移动、中国联通、中国电信）已经建成站点1 081 万个。每个站点从勘察规划到入网运行，付出的建设、运维、租金、电费、物业维系等开销巨大，而收益却参差不齐。而且随着城市建设等外在环境的不断变化，站点覆盖范围、收益也在不断改变，如何科学的评估站点的投入产出比是否平衡、是否存在效益低下资源浪费的情况，成为亟待运营商去解决的问题。同时，随着资源投入的不断缩紧，如果将有限的资源投入到最需要、收益最高的地方，也是迫切需要解决的问题。在资源日趋紧张的形势下。

本文深入分析站点从规划到入网运行全生命过程，考量22 个社会属性和5 项经济属性，实现站点经济效益、社会效益、综合价值、利润、利润率、投入产出比等各维度的输出。实现了站点价值精准量化与自动化输出，对运营商而言具有重要的借鉴意义。

2 效益评估与建模

2.1 整体估算方案

基站效益评估，应充分考虑基站建设、运行、维护等各类成本，以及吸收的业务转换价值、提供通信服务的社会价值类。其中成本、经济效益是直观数据，而社会效益组成多，需要进行数据清理，最终综合建模。具体流程如图1 所示。

图1 数据处理流程

2.2 模型的数据准备

考量基站投入产出所有相关因素，主要分为以下3 类。

（1）成本：对于运营商而言，一个基站从无到有包括了两部分成本开支，一个是初期的建设费用，按照基站组成又包括了无线及接入设备、动力空调设备、物业相关配套、传输接入、软件license 等，另一个就是基站建设完成后的维护费用，包括了机房租赁费、电费、维护费（自主维护费用、铁塔服务费等）、后期扩容资源等。此外还有设计、勘察、施工、维护、监控等人工成本开支。本模型主要考量除人工成本外的全量与基站建设运维相关的费用开支，共计15 项。

（2）经济收入：基站建设入网后带来的经济收入，按照目前的业务组成，分为语音通话产生的话务量，和上网产生的流量两部分。而移动通信发展至今，已经是2G（GSM）、3G、4G（LTE）、5G 多网并存的复杂网络环境。而不同制式的网络所承载的业务组成又各有重点，大不相同。在当前流量为王的时代，2G 网络受制式限制，理论上也只能提供不超过171 kbit/s 的低速分组数据业务，目前已经逐渐演变成在4G 网络覆盖不全或者不支持VOLTE的终端的支撑网络。3G 网络已经快速萎缩，基本可以忽略不计。目前承担主要覆盖责任的依然是4G 网络，经济收入按站点吸收的流量以及折算出来的volte 话务量进行计算。5G 虽然在大规模快速建设，但依然处于建网初期，用户数、基站数占比较低，NSA 组网模式下业务组成也单纯以数据业务为主，因此经济收入近以站点吸收的上网流量进行计算。而流量、话务量的统计则直接取自厂家的网管系统。

（3）社会效益：由于移动通信的特殊性，一个站点的效益不能仅仅看是否带来经济收入，还需要考虑其承担的社会责任，比如必须的信号覆盖、重要场所的通信保障等。为此，模型通过信令采集，区分用户在工作日、工作时间以及周末、夜间活动轨迹，提取活跃小区作为该小区的用户归属，继而计算出到站点覆盖范围下各类用户数及用户属性相关的字段，包括该站点覆盖下白天和夜晚、工作日和节假日等不同时间段常驻用户、流动用户、中高端用户、家庭网用户、集团成员数、漫游用户数等，并采集不同类用户的ARPU（Average Revenue Per User，平均每户月均价值贡献，单位元）、DOU（discharge of Usage，平均每户月均流量消费额，单位MB）、MOU（minutes of usage，平均每户月均通话时间，单位分钟），作为基站覆盖用户群价值评估。并区分2G、4G 和5G，每一个制式考量因子58 项。

以常驻用户为例：根据客户每日的移动轨迹，将客户归属到工作地小区和居住地小区1）当月出现天数不小于5 天的小区2）工作小区时段10～15、居住小区时段21～23、0～73）取停留时长最长的小区为用户的工作地小区和居住地小区继而反推出该用户该小区下的工作地常驻用户或居住地常驻用户。

2.3 模型的建立

由于本模型涉及的数据字段多且复杂，因此采用PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析方法,再结合信息加权、线性回归、相关性分析等综合算法，进行建模。

（1）第一维空间建立：尽可能多的收集与站点运行效益相关的成本、效益信息，共计58 项，作为影响效益的58 个指征，继而建立起第一维空间。

（2）第二维空间建立：最大方差计算：按顺序以此在第一维空间寻找相互正交的维度，并且计算该维度与平面的方差，并且运用最大方差理论，对计算出来的方差进行排序，认为计算出来方差大的为有用因子，方差小的为噪音。最后导入58 因子，剔除31 个噪音，也就是对n 维数据进行降维，得到有效因子。最后模型剩余27 个有效考量维度，如表1 所示。

表1 二维空间因子组成

（3）权重因子计算：针对第二维空间的29 个有效因子，线性回归、相关性分析，计算每类因子对效益的权重，即每类因子的贡献率，最终得到所需的效益模型算法。

（4）修正：输入最新的网络和信令数据，运用模型得出结论，对每个点进行修正。剔除掉因特殊时间、突发性活动、特殊场景导带来的异常波动，对模型运算结果带来的影响。

（5）分类与合并：由于网络站点按照频段、制式又有多类，模型统计最终均以物理站点为单位进行统计，也就是将一个物理站点下不同制式（2G、4G、5G）的逻辑站点加权合并。

（6）工具：基于以上思路，辅助采用IBM SPSS Statistics 工具，将所有n 维数据导入，通过“标准化→计算协方差→计算特征向量、特征值（即贡献方差）→贡献方差排序→返回成分得分系数矩阵→计算因子得分”的步骤，得出每一类站点最终的计算公式。整个模型建立过程如图2 所示。

图2 效益建模流程

计算结果：

（1）经济效益

经济效益得分=总流量*单价 +总话务 * 单价+总短信量*单价+总彩信量*单价

其中目前NSA 组网下，5G、4G 话务量按照VOLTE话务量进行折算。单价以不同时期运营商经营分析单价结果为准。

（2）社会效益

社会效益按建模结果，5G、4G、2G 均有不同。建模结果为：

各制式因子如表2 所示。

表2 社会效益组成因子系数

（3）价值效益得分

价值效益得分=（y1*F1社会效益得分正则化+y2*F2社会效益经济效益得分正则化）*200

其中F1为社会效益得分正则化，F2社会效益经济效益得分正则化，y 表示对应系数。具体系数如表3 所示。

表3 价值效益系数

（4）物理站合并建模

经济效益得分=2G 经济效益得分+4G 经济效益得分+5G 经济效益得分

社会效益得分：

2G 社会效益得分＞0 且4G 社会效益得分＞0 且4G 社会 效益得分＞0：社会效益得分=0.2*2G 社会效益得分+0.4* 4G 社会效益得分+0.4*5G 社会效益得分

若5G 社会效益得分=0，则社会效益得分=2G 社会效益得分*0.5+4G 社会效益得分*0.5

价值效益得分=（0.43 279*社会效益得分正则化+0.56 721*经济效益得分正则化）*200

得分正则化=（得分-最小值）/（最大值-最小值）*100

（5）投入产出比=经济效益得分/成本

计算效益结果举例如表4 所示。

表4 站点效益输出结果举例

2.4 数据更新

基于网络场景、城市建设环境的变化，建议按照该模型，每3～6 个月重新计算输出新的效益。

3 应用举例

基于模型，主要有以下几点应用。

3.1 现网资源的合理利用

科学评估全网站点价值，对综合价值排名落后的站点，结合实际需求（特殊覆盖需求等），进行下电拆除，节省运维成本，并且实现资源的拆闲补忙或者再利用。

3.2 规划资源的准确投放

结合现网站点效益输出，科学评估区域整体价值，有效指导新站规划，将指导规划站点目标效益更精准、更明确，进一步提升网络效益。达到降本增效的目的。

4 结束语

网络环境和城市建设日新月异，给基站覆盖能力带来巨大挑战，而随着5G 的商用，通信运营商在抢占先机的同时，更需要科学、准确的评估存量站点和拟投入站点的综合效益，才能做到资源精准投放，降本增效，避免盲目建站带来的资源浪费。

本文提供的基站效益评估模型，不仅能科学评估现有2/4G 站点价值，实现网络资源灵活调整，同时对接下来5G 的建设选址提供了重要的参考依据。