李宏輝，劉林華，李海彬/Li Honghui,Liu Linhua,Li Haibin

（1.中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司內(nèi)蒙古自治區(qū)分公司 內(nèi)蒙古010010；2.中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院 北京100048；3.中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司網(wǎng)建部 北京100048）

1 引言

隨著數(shù)據(jù)流量的增加、內(nèi)容的增多、應(yīng)用的豐富，移動互聯(lián)網(wǎng)用戶正呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的趨勢并逐漸步入大數(shù)據(jù)時代。運營商擁有海量的用戶通信數(shù)據(jù)，通過對OSS 側(cè)和BSS 側(cè)數(shù)據(jù)的挖掘，從用戶、業(yè)務(wù)、終端等不同角度對網(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)進(jìn)行多緯度分析，支撐網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃和建設(shè)。

基于KPI 指標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)問題分析及規(guī)劃方法主要聚焦“網(wǎng)絡(luò)本身”，對端到端的用戶體驗關(guān)注不夠。移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代更應(yīng)聚焦“用戶體驗”，聚焦“人”的分布和活動。本文將以某省為例，通過對移動用戶上網(wǎng)流量詳細(xì)記錄（flow detail record，F(xiàn)DR）數(shù)據(jù)的挖掘分析，探索使用基于用戶分布和用戶感知的規(guī)劃方法，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能力與市場需求的精準(zhǔn)匹配。

2 相關(guān)的分析數(shù)據(jù)

（1）移動用戶上網(wǎng)流量詳細(xì)記錄數(shù)據(jù)

提取一周本地和外省漫入2G、3G的FDR。提取的FDR 數(shù)據(jù)字段見表1 所列。

（2）用戶簽約信息數(shù)據(jù)

提取最近用戶簽約及賬單信息，信息字段見表2所列。

（3）MR 數(shù)據(jù)

提取近一周的7×24 h小區(qū)級（含室分）的所有載波全業(yè)務(wù)周期性MR 數(shù)據(jù)，7×24 h 內(nèi)MR 數(shù)據(jù)采集數(shù)量小于1 200 次的小區(qū)不納入統(tǒng)計分析。MR 數(shù)據(jù)需要包括統(tǒng)計時間、小區(qū)ID、小區(qū)經(jīng)緯度、RSCP 分布區(qū)間等信息。

表1 FDR 數(shù)據(jù)字段

表2 提取的用戶簽約及賬單數(shù)據(jù)字段

（4）用戶投訴數(shù)據(jù)

提取近半年經(jīng)優(yōu)化部門分析后的用戶有效投訴數(shù)據(jù)，包括投訴點經(jīng)緯度、投訴原因、投訴次數(shù)。

3 基于用戶分布和用戶感知的規(guī)劃方法

3.1 基于用戶分布

3.1.1 高ARPU 值用戶分布

通過統(tǒng)計分析，某省近幾個月的3G用戶平均ARPU 值在100 元左右，因此將某省高ARPU用戶定義為月消費200 元以上的用戶。將用戶簽約及賬單信息表中的“IMSI 號碼”字段與本地網(wǎng)FDR 數(shù)據(jù)信息表中的“IMSI”字段關(guān)聯(lián)，篩選出“6月出賬金額≥200 元”的用戶，并對相同小區(qū)下的用戶做去重處理，分析出一周忙時平均小區(qū)下的高ARPU用戶分布情況。高ARPU用戶分布區(qū)域如圖1所示，用戶分布統(tǒng)計見表3所列。

圖1 高ARPU 值用戶分布

表3 高ARPU用戶分布統(tǒng)計

覆蓋規(guī)劃策略： 建議在LTE 建網(wǎng)初期，優(yōu)先對≥30 個高ARPU用戶分布的小區(qū)進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)；密切關(guān)注≥10 個高ARPU用戶分布小區(qū)的3G MR弱覆蓋問題。

3.1.2 高流量用戶分布

高數(shù)據(jù)流量用戶是指數(shù)據(jù)流量使用排名在前30%的用戶。通過對本地網(wǎng)FDR 數(shù)據(jù)的一周忙時平均數(shù)據(jù)流量統(tǒng)計分析，篩選出數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量在前30%的用戶及地理分布（LAC+CI），再對小區(qū)下的用戶進(jìn)行去重處理，分析出一周忙時平均小區(qū)下的高流量用戶分布情況。高流量用戶分布統(tǒng)計見表4 所列，用戶分布區(qū)域如圖2所示。

表4 高流量用戶分布統(tǒng)計

圖2 高流量用戶小區(qū)分布

覆蓋規(guī)劃策略： 建議在LTE 建網(wǎng)初期，優(yōu)先對≥20個高數(shù)量流量用戶的小區(qū)進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)；優(yōu)先解決≥20 個高流量用戶分布小區(qū)的3G MR 弱覆蓋問題。

3.1.3 高價值用戶分布

高價值用戶定義為：用戶簽約信息為鉆、金、銀等級的VIP用戶。

高價值用戶小區(qū)定義為：鉆、金、銀等級的VIP用戶分布的數(shù)量≥30 個用戶的小區(qū)。

將用戶簽約及賬單信息表中的“IMSI 號碼”字段與本地網(wǎng)FDR 數(shù)據(jù)信息表中的“IMSI”字段關(guān)聯(lián)，篩選出“用戶等級=鉆、金、銀”的用戶，并對相同小區(qū)下的用戶做去重處理，分析出一周忙時平均小區(qū)下的高價值用戶分布情況。高價值用戶分布統(tǒng)計見表5 所列，用戶分布區(qū)域如圖3所示。

表5 高價值用戶小區(qū)統(tǒng)計

通過對高價值用戶小區(qū)的MR 弱覆蓋統(tǒng)計分析，市區(qū)、縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、行政村場景中的重要用戶小區(qū)弱覆蓋分別占了各自場景弱覆蓋小區(qū)29%、18%、3%、6%的比重。

覆蓋規(guī)劃策略：建議在LTE 建網(wǎng)初期，優(yōu)先對高價值用戶小區(qū)進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)；優(yōu)先解決高價值用戶小區(qū)的3G MR 弱覆蓋問題。

3.1.4 外省漫入用戶分布

通過分析一周平均忙時外省漫入2G、3G的FDR數(shù)據(jù)，并對相同小區(qū)下的用戶做去重處理，得出外省漫入用戶的分布統(tǒng)計結(jié)果。外省漫入的用戶分布統(tǒng)計見表6 所列，用戶分布區(qū)域如圖4所示。

表6 外省漫入用戶場景分布統(tǒng)計

通過對漫入用戶分布和3G網(wǎng)絡(luò)覆蓋進(jìn)行對比分析，無3G 覆蓋而承載在2G網(wǎng)絡(luò)下的3G 漫游用戶所占各場景的比重如圖5所示。

覆蓋規(guī)劃策略：在旅游季節(jié)，該省的2G、3G網(wǎng)絡(luò)承載了大量外省漫游用戶，漫入的3G用戶占該省3G數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用用戶總數(shù)的14%，對全國3G網(wǎng)絡(luò)的品牌形象有較大影響；外省漫入用戶主要分布在市區(qū)和行政村，其次是道路，在行政村有71%的外省漫入3G用戶無3G網(wǎng)絡(luò)覆蓋。

建議如下：

①對行政村漫游用戶聚集的區(qū)域（2G小區(qū)下的3G用戶≥20）進(jìn)行3G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，優(yōu)先考慮U900 建設(shè)方案。

②對通往重要景區(qū)（漫游用戶聚集度較高的區(qū)域）的交通路線進(jìn)行3G網(wǎng)絡(luò)全覆蓋規(guī)劃，優(yōu)先考慮U900 建設(shè)方案。

圖3 高價值用戶分布

圖4 外省漫入用戶分布

圖5 無3G網(wǎng)絡(luò)覆蓋的外省漫入3G用戶比重

③在LTE 建網(wǎng)初期對重要景區(qū)（3G小區(qū)下的漫游用戶數(shù)≥60）進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)。

3.1.5 投訴用戶分布

用戶投訴能直接反映用戶的感知和用戶需求。通過對用戶投訴的區(qū)域位置、業(yè)務(wù)類型、主要問題以及投訴的用戶等級進(jìn)行分析，制定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋規(guī)劃和容量規(guī)劃策略，不僅能提升用戶感知，而且能根據(jù)用戶需求和用戶等級匹配相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)能力。

通過對該省用戶投訴數(shù)據(jù)中 “投訴的用戶號碼”和用戶簽約信息數(shù)據(jù)中的“手機(jī)號碼”關(guān)聯(lián)，匹配用戶等級，并以此分析不同等級投訴用戶的分布。

由于覆蓋原因所引起的不同等級投訴用戶分布如圖6所示。

圖6 不同等級投訴用戶分布

該省VIP用戶的投訴占51%比重，其中，鉆石用戶投訴占2%、金牌用戶投訴占44%、銀牌用戶投訴占5%。通過MR 數(shù)據(jù)與投訴用戶分布的對比分析，投訴區(qū)域主要集中在市區(qū)，主要原因為深度覆蓋不足，其中居民住宅小區(qū)內(nèi)的投訴占大部分比重。

覆蓋規(guī)劃策略：城區(qū)深度覆蓋不足是引起用戶投訴的主要原因，尤其是居民住宅小區(qū)內(nèi)VIP用戶對深度覆蓋的訴求。從建設(shè)成本以及覆蓋有效性角度考慮，建議對住宅區(qū)、城中村、校園、商業(yè)區(qū)等多排多棟建筑群場景采用室內(nèi)室外綜合的方式進(jìn)行規(guī)劃，優(yōu)先解決VIP用戶聚集度較高的住宅小區(qū)深度覆蓋問題。

3.1.6 終端分布

通過分析本地網(wǎng)一周忙時平均FDR 數(shù)據(jù)，對相同小區(qū)下的用戶做去重處理，對應(yīng)該用戶的IMEI 號和地理位置（LAC+CI），可以得出不同能力的終端分布情況，見表7 所列。

表7 全省分場景的不同能力終端滲透率統(tǒng)計

該省U900 終端滲透率達(dá)到78%，DC 達(dá)到24%，LTE 為12%。從全省整體情況來看，DC 和LTE終端的滲透率不高，在一定程度上會影響用戶對感知速率的體驗；農(nóng)村3G用戶U900 終端滲透率超過70%，所以在終端支持度方面，具備U900網(wǎng)絡(luò)建設(shè)推廣條件。

3.2 基于用戶感知

在3G、4G 數(shù)據(jù)時代，用戶感知提升到了前所未有的高度，全球主流運營商普遍認(rèn)識到用戶感知是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和建設(shè)的核心問題，用戶體驗的滿意度將極大地影響終端用戶對網(wǎng)絡(luò)的忠誠度。

用戶的業(yè)務(wù)使用體驗與使用中的感知速率直接相關(guān)?；谟脩舾兄囊?guī)劃方法將增加保障用戶良好業(yè)務(wù)使用的感知速率指標(biāo)，并建立小區(qū)級的業(yè)務(wù)類型、目標(biāo)速率、可承載用戶數(shù)之間的用戶感知模型關(guān)系，根據(jù)確立的小區(qū)級用戶感知模型來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)覆蓋規(guī)劃和容量規(guī)劃。

3.2.1 相關(guān)的計算方法

用戶感知模型的建立及分析以FDR 為數(shù)據(jù)源，下面將對各種涉及的指標(biāo)及計算方法、規(guī)則進(jìn)行說明。

①小區(qū)用戶單業(yè)務(wù)平均速率：小區(qū)在某統(tǒng)計時間段內(nèi)，使用某種業(yè)務(wù)的平均用戶下行速率。

小區(qū)用戶單業(yè)務(wù)平均速率=average（統(tǒng)計時段內(nèi)各時間切點時的小區(qū)用戶單業(yè)務(wù)平均速率），每10 min 取1 次切點。

時間切點時的小區(qū)用戶單業(yè)務(wù)平均速率=average（n1用戶在該時間切點時某業(yè)務(wù)速率，n2用戶在該時間切點時某業(yè)務(wù)速率，……)。

②小區(qū)用戶綜合平均速率：小區(qū)在某統(tǒng)計時間段內(nèi)，包含各種業(yè)務(wù)的平均每用戶下行速率。

小區(qū)用戶綜合業(yè)務(wù)平均速率= average（統(tǒng)計時段內(nèi)各時間切點時的小區(qū)用戶綜合平均速率），每10 min 取1 次切點。

時間切點時的小區(qū)用戶綜合平均速率=average（n1用戶在該時間切點時各業(yè)務(wù)速率之和，n2用戶在該時間切點時各業(yè)務(wù)速率之和，……)。

③用戶單業(yè)務(wù)保障速率：為保證用戶良好體驗，需提供給用戶的各種業(yè)務(wù)速率。

④用戶平均業(yè)務(wù)并發(fā)數(shù)：小區(qū)在某統(tǒng)計時間段內(nèi)，用戶平均并發(fā)使用不同業(yè)務(wù)的數(shù)量。

用戶平均業(yè)務(wù)并發(fā)數(shù)=average（統(tǒng)計時段內(nèi)各時間切點時的用戶平均業(yè)務(wù)并發(fā)數(shù)），每10 min 取1 次切點。

時間切點時的用戶平均業(yè)務(wù)并發(fā)數(shù)= average（n1用戶在該時間切點時使用不同業(yè)務(wù)數(shù)量，n2用戶在該時間切點時使用不同業(yè)務(wù)數(shù)量，……)。

⑤平均并發(fā)用戶數(shù)：小區(qū)在某統(tǒng)計時間段內(nèi)，并發(fā)使用業(yè)務(wù)的平均用戶數(shù)量。

小區(qū)平均并發(fā)用戶數(shù)= average（統(tǒng)計時段內(nèi)各時間切點時的平均并發(fā)用戶數(shù)），每10 min 取1 次切點。

⑥小區(qū)用戶目標(biāo)綜合平均速率：Σ（單業(yè)務(wù)保障速率×目標(biāo)業(yè)務(wù)時長占比）×用戶平均業(yè)務(wù)并發(fā)數(shù)。

3.2.2 用戶感知模型建立方法

用戶感知模型以小區(qū)級為顆粒度進(jìn)行建模，大體分為3 個步驟，如圖7所示。

圖7 用戶感知模型建模步驟

（1）識別業(yè)務(wù)類型

通過對FDR 數(shù)據(jù)分析，某省3G 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)主要類型有網(wǎng)頁瀏覽、流媒體、即時通信、文件下載、E-mail、P2P 業(yè)務(wù)。

（2）分析業(yè)務(wù)特征

通過對FDR 數(shù)據(jù)分析，某省3G 各類型數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)時長及流量占比情況見表8 所列。

目前最主要的業(yè)務(wù)為網(wǎng)頁瀏覽，占業(yè)務(wù)總時長的66%和總流量的43%；即時通信占業(yè)務(wù)總時長的17%，但流量只占了3%的比例；流媒體也是重要業(yè)務(wù)，其時長雖只占業(yè)務(wù)總時長的8%，但貢獻(xiàn)了42%的流量；文件下載時長占比5%，產(chǎn)生了11%的流量占比。

從業(yè)務(wù)時長和業(yè)務(wù)流量方面綜合考慮，該省Top4的業(yè)務(wù)為網(wǎng)頁瀏覽、即時通信、流媒體和文件下載業(yè)務(wù)。

（3）匹配小區(qū)的用戶目標(biāo)速率和承載用戶能力

用戶單業(yè)務(wù)保障速率的設(shè)定采用滾動和相對方式。統(tǒng)計分析現(xiàn)網(wǎng)目前主要業(yè)務(wù)的平均速率，并根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)實際平均速率設(shè)定主要業(yè)務(wù)的保障速率。某省主要業(yè)務(wù)（Top4）保障速率設(shè)定見表9 所列。

匹配小區(qū)的用戶目標(biāo)速率和承載用戶能力，建立小區(qū)級的用戶感知模型，某省感知模型示例見表10 所列。

小區(qū)用戶目標(biāo)綜合平均速率=Σ（單業(yè)務(wù)保障速率×目標(biāo)業(yè)務(wù)時長占比）×用戶平均業(yè)務(wù)并發(fā)數(shù)。

小區(qū)可承載用戶數(shù)=小區(qū)用戶綜合平均速率≥小區(qū)用戶目標(biāo)綜合平均速率情況下，小區(qū)可承載的平均并發(fā)用戶數(shù)。

3.2.3 基于用戶感知模型的網(wǎng)絡(luò)覆蓋和容量規(guī)劃

（1）覆蓋規(guī)劃

基于用戶感知模型的覆蓋規(guī)劃流程如圖8所示。

通過分析一周忙時FDR 數(shù)據(jù)，某省速率不達(dá)標(biāo)小區(qū)統(tǒng)計情況見表11 所列，其中的弱覆蓋問題小區(qū)與該省MR 數(shù)據(jù)對比分析，結(jié)果基本一致。

（2）容量規(guī)劃

可利用用戶感知模型進(jìn)行小區(qū)級的容量規(guī)劃或者進(jìn)行資源配置，其思路如下：WCDMA 載頻配置=小區(qū)吞吐率需求/小區(qū)實際能提供的吞吐率能力，其中：小區(qū)吞吐率需求=預(yù)測的小區(qū)目標(biāo)用戶數(shù)（小區(qū)并發(fā)用戶數(shù)）×小區(qū)用戶目標(biāo)綜合平均速率； 或者WCDMA載頻配置=預(yù)測小區(qū)用戶數(shù)/小區(qū)模型所能承載的用戶數(shù)。當(dāng)WCDMA 載頻配置＞3 時，可考慮LTE 建設(shè)。

容量規(guī)劃配置見表12 所列。

表8 全省3G 各類型數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)時長及流量占比

表9 某省主要業(yè)務(wù)保障速率

表10 小區(qū)級用戶感知模型

表11 某省速率不達(dá)標(biāo)小區(qū)統(tǒng)計

圖8 基于用戶感知模型的覆蓋規(guī)劃流程

表12 容量規(guī)劃配置

4 結(jié)束語

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶將更為關(guān)注對業(yè)務(wù)的使用體驗，這將給運營商無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法及建設(shè)方式帶來新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的僅基于KPI 指標(biāo)的規(guī)劃方法不能滿足移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代以“KPI指標(biāo)”為基石、以“人”為核心、以“用戶感知”為導(dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)資源配置需求。本文基于FDR 大數(shù)據(jù)，從高ARPU用戶、高流量用戶、高價值用戶以及漫游用戶和終端幾方面對用戶的分布進(jìn)行了分析，并給出了相應(yīng)無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃策略建議。此外，本文還通過對FDR 大數(shù)據(jù)分析，探討了小區(qū)級的用戶感知模型建立方法和基于感知模型的網(wǎng)絡(luò)覆蓋規(guī)劃和容量規(guī)劃方法。

1 Holma H，Toskala A.UMTS中的WCDMA：HSPA 演進(jìn)及LTE（第5 版）.楊大成譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2008

2 王曉龍.WCDMA網(wǎng)絡(luò)專題優(yōu)化.北京：人民郵電出版社，2011

3 Pbilipp K Janert .數(shù)據(jù)之魅：基于開源工具的數(shù)據(jù)分析.黃權(quán)，陸昌輝，鄒雪梅等譯.北京：清華大學(xué)出版社，2012

4 謝希仁.計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)（第5 版）.北京：電子工業(yè)出版社，2008