诺西—用户感知系统

基于数据挖掘的一体化用户感知管理 ——网络，业务，用户 话音 4.53 话音 4.53 浏览3.96浏览3.96 短信4.43短信4.43 IM（M SN：4. 6，QQ： 3.5） IM（M SN：4. 6，QQ： 3.5） 其他其他 彩信3.58彩信3.58 QoE PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 主要内容 u用户感知体系概述 u用户感知管理体系构建 u基于用户感知的优化体系 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 在市场形势下，对用户感知的关注度不断提升！ • 在高度的行业市场竞争环境下，面向用户的业务/网络质量管理模式越来越 被各大运营商高度认同。以此来确保用户市场份额，提高业务的收益。 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 竞争对手竞争对手业务资费业务资费业务质量承诺业务质量承诺 用户感知是网络提供的质量与用户期望的组合 内容服务器内容服务器 IP IP BackboneBackbone 无线接入无线接入 RNCRNC /BSC/BSC SGSNSGSN GGSNGGSN 时延/丢包？ 拥塞/时延/丢包？ 流媒体数据报流媒体数据报 时延/丢包？ 时延/丢包？ 时延/丢包？ 用户期待的运营商网络服务质量用户期待的运营商网络服务质量 用户感知 技术性因素技术性因素 非技术性因素非技术性因素 网络质量网络质量 终端性能终端性能 业务质量业务质量 业务内容业务内容 客户服务客户服务 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 主要内容 u用户感知体系概述 u用户感知管理体系构建 u基于用户感知的优化体系 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 根据3GPP 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 建立体现用户感知的指标测量分析体系 浏览业务 Service accessibility Page download attempt Page download setup success Page download setup failure desc Service integrity / quality Page download setup duration Page download duration Total data in Total data out Downlink average throughput Uplink average throughput Service Retainability Page download success Page download failure desc Service details counter Domain Path HTTP attempt HTTP success HTTP failure desc Bearer start / stop Cell start / stop GPS position start / stop 彩信业务 Service accessibility MMS send attempt MMS receive attempt Service integrity / quality MMS send duration MMS receive duration Message size Service Retainability MMS send success MMS send failure desc MMS receive success MMS receive failure desc Service details counter Direction Message read Message removed Attachment count Bearer stop GPS position stop Cell stop PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com KQIs KPIs 数据源 KPI KPI KPI KPI KPI KQI KQI KQI KQI 业务服务质量业务服务质量 自动拨测 系统 网管统计 数据 QoE体系评估模型结构 信令监测 系统 数据采集 数据分析和建模 数据汇聚 结果的呈现 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 如何建立一个好的用户感知体系？ 丰富的 优化经验 深刻的 业务理解 丰富的 数据源 精确的 建模技术 流媒体服务器流媒体服务器 IP IP BackbonBackbon ee 无线接入无线接入 BSCBSC SGSSGS NN GGSGGS NN 时延/丢包？ 拥塞/时延/丢包？ 流媒体数据报流媒体数据报 时延/丢包？ 时延/丢包？ 时延/丢包？ PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 案例：WAP业务模型构建(1) WAP业务主要有以下几个过程： üPDP激活（PDP context setup） üWAP网关连接过程（WAP GATEWAY connect） üWAP GET/POST过程（WAP GET/POST） 分析业务的整体 流程 快递问题件怎么处理流程河南自建厂房流程下载关于规范招聘需求审批流程制作流程表下载邮件下载流程设计 和特征 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 案例：WAP业务模型构建(2) PDP激活 PDP激活主要是为了建立终端与GGSN之间的IP连接。涉及到通过APN查询SGSN地址，RADIUS认证等。 涉及的网元包括： ü SGSN ü DNS ü GGSN ü RADIUS SERVER ü WAP网关 WAP网关连接 WAP网关连接过程是终端向WAP网关发送申请，及WAP网关的响应过程。 涉及的网元包括： ü SGSN ü GGSN ü WAP网关 WAP GET/POST过程 在WAP网关连接建立后，终端会向WAP网关发送GET/POST申请，请求获取某个URI的内容或发布内容。 WAP网关在收到请求后会检查自己的DB，以确认此连接是否被允许。检查通过后，WAP网关会向DNS SERVER请求URI的IP地址，然后根据IP地址发出HTTP get请求。此过程涉及的网元包括： ü SGSN ü GGSN ü WAP网关 ü DNS SERVER 分析业务所涉及的网元和接口 接口：Gb,Gn,Gi,Gw等 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 案例：WAP业务模型构建(3) ü KPI1: PDP context activate successful rate ü KPI2: PDP context activate delay ü KPI3: WAP connect successful rate ü KPI4: WAP connect delay ü KPI5: WAP GET/POST successful rate ü KPI6: WAP GET/POST response delay ü KPI7: Server response delay ü KPI8: WAP GW process time delay ü KPI9: WAP DL/UL throughput ü KPI10: WAP DL/UL packets lost ratio ü…… 分析跟业务相关的统计（KPI） PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com WAP业务质量 ATTACH成功率 PDP激活成功率 TBF建立成功率 APN设置错误 域名错误 用户无GPRS功能 SGSN负荷 GGSN负荷 WAP网关负荷 Gb Gn Gi接口负荷 KQI KPI 接入性 有效性 能力 完整性 速度 WAP GW连接成功率 Radius成功率 DNS查询成功率 WAP GET成功率 WAP POST成功率 TBF Drop rate ATTACH延迟 PDP激活时延 WAP GW连接时延 WAP GET 时延 WAP POST时延 WAP GW处理时延 DL/UL throughput WAP DL/UL丢包率 案例：WAP业务模型构建(4) 构建WAP业务质量评估模型 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 用户感知建模方法 • 对于KQI/KPI的映射方法有很多种，NSN端到端的QoE解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 支持多种建模 方法，如下: • 数学运算 (+, -, /, %, <, >, = ) • 逻辑运算 (if, then, else, and , or not) • 数学统计 (平均, 汇总, 最大, 最小……) • 另外，NSN 数据挖掘和建模DAM中心支持还先进的基于数据深度挖掘的建 模的方法. KPIs KQIs Modeling PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 方法1：权重比值法模型 根据业务特征，优化 经验，预先加权定义 各个KPI对业务的影响 程度，运算得到最终 的业务KQI Measure Actual Target Weight KQI Availability Radio network availability, % 95.0% 98.0% 4% 4% GPRS network availability, % 99.0% 98.0% 4% 4% WAP GW availability, % 96.0% 98.0% 4% 4% MMSC Availability, % 85.0% 98.0% 4% 3% MMS Sending Success Rate, % 87.0% 90.0% 40% 39% MMS Retrieval Success Rate, % 96.0% 95.0% 40% 40% SMS Notification Success Rate, % 97.0% 98.0% 4% 4% Total 100% 98% Speed MMS Delivery time, sec 35 50 40% 40% MMS Submission time, sec 35 50 40% 40% Notification time, sec 9 20 10% 10% e2e delivery time, sec 87 120 10% 10% Total 100% 100% Performance Packet loss, % 2.3% 2.0% 50% 43% Average throughput, kbps 6 5 50% 50% Total 100% 93% Service KQI Excellent Availability 98% 100% 75% 73% Speed 100% 100% 20% 20% Good Performance 93% 100% 5% 5% Total 100% 98% Poor PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 方法2: 基于数据挖掘的建模方法 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 案例: 基于DAM建模流程（WAP业务） 任务理解 数据采集 数据理解 建模和数据 挖掘 评估总结 部署 确定系统建设任 务： § 背景分析： § 目标设定； § 项目计划 数据采集的准备 ： §数据采集设定； §数据采集过程； 数据处理： §清洗处理数据； §构造数据； §整合数据； §格式化数据； 建模过程： §评估和选择建模 技术； §建造模型； §评估和验证模型 结果； 建模过程总结： §评估项目结果； §回顾项目过程； §确定下一步方案； 模型结果的实现 与部署 §开发与集成平 台系统； PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 数据理解和清理（1） u数据清洗 ü异常数据 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 （离群值或异常值） ü归一化处理 u降维 ü变量的合并和替代 ü主要特征变量的提取 ü相关变量的主成份分析 step3 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com apn KPIs_ps_call_webpage_id edge_activity_out load_in network_traffic_id edge_load_in load_out ps_call_duration edge_load_out sig_start bearer_start page_download_attempt_Sum sig_end bearer_stop page_download_setup_success_Sum traffic_duration attach_attempt Page Setup activity attach_success ip_service_access_attempt_Sum tcp_id_Count attach_failure_cause ip_service_access_success_Sum bytes_in_Sum attach_failure_desc page_download_success_Sum bytes_out_Sum attach_duration page comp packets_in_Sum context_activation_attempt failure_Sum packets_out_Sum context_activation_success HTTP Fail Ratio payload_in_loss_ratio context_activation_failure_cause interrupt_Sum payload_out_loss_ratio context_activation_failure_desc interrupt ratio established_time context_activation_duration invalid_no_data_Sum tcp_duration_Sum ps_call_attempt invalid_no TCP bytes_in_Sum ps_call_setup_success invalid_have_data_Sum TCP bytes_in_Count ps_call_setup_duration invalid_yes TCP failure rate ps_call_setup_failure_desc ip_service_access_duration_Avg TCP downlink throughput_Avg total_data_in page_download_setup_duration_Avg TCP uplink throughput_Avg total_data_out page_download_duration_Avg http_id_Count total_activity_in content_download_duration_Avg response_duration_Avg total_activity_out total_data_in1_Sum content_size_Sum gprs_active_throughput_in total_data_out1_Sum request_tries_Sum gprs_active_throughput_out downlink_average_throughput_Avg request_tries_Count edge_active_throughput_in uplink_average_throughput_Avg HTTP reget rate edge_active_throughput_out dns_attempt_Sum HTTP erro code_Sum gprs_activity_in dns_success_Sum HTTP erro code_Count gprs_activity_out http_attempt_Sum http_error_response rate gprs_load_in http_success_Sum HTTP No response code_Sum gprs_load_out 浏览业务用户感知调查结果 HTTP no response rate edge_activity_in GFeel测量信息 数据理解和清理（2） 字段 重要性 分级值 数据业务使用时长 对用户的影响 TCP failure rate 0 1.00 TCP建立失败率 失败率越高，用户感觉页面浏览越不顺利，经常失败 Payload_in_loss_ratio_Avg 0 1.00 TCP包的下载重传率 重传率越高，用户感觉页面浏览不流畅 Activity 0 1.00 激活率 激活率越高，说明用户浏览页面越频繁 Total_data_out 0 0.98 数据上载流量 数据量越高，说明用户数据使用量多 Edge_active_throughput_out 0 0.97 上行EDGE数据吞吐率 该值越高，页面下载的越快 HTTP reget rate 0 0.97 HTTP重新获次数 影响页面浏览的顺畅，次数越多越不顺畅 Ps_call_setup_success 0 0.97 数据呼叫成功性 决定页面浏览的成功与否 Page Setup Ratio 0 0.97 页面浏览建立成功性 决定页面浏览的成功与否 Ip_service_access_duration_Avg 0 0.96 IP建立时延 影响页面浏览的顺畅性，时间长，页面下载越慢 Edge_active_throughput_in 0 0.96 下行EDGE数据吞吐率 速率高，意味着速度快 Total_data_in 0 0.96 数据上载流量 数据量越高，说明用户数据使用量多 Ps_call_duration 0 0.96 数据呼叫持续时长 数据业务使用时长 Content_download_duration_Avg 1 0.94 页面内容下载时间 等待每个页面下载完加上内容显示的时间 TCP downlink throughput_Avg 1 0.94 TCP层的下行速率 页面浏览是否顺畅 TCP uplink throughput_Avg 2 0.88 TCP层的上行速率 页面浏览是否顺畅 HTTP_Error_Rate 2 0.88 HTTP 失败率 页面是否能正常浏览 Page_download_setup_duration_Avg 2 0.71 页面建立时间 页面浏览是否顺畅 Established_time_Avg 2 0.71 TCP建立时间 页面浏览是否顺畅 Page_download_duration_Avg 2 0.69 页面下载时间 等待每个页面下载完的实际时间 Ps_call_setup_duration 2 0.56 数据呼叫建立时间 页面浏览是否顺畅 Page comp Ratio 2 0.30 页面下载完整率 页面浏览是否完整 Payload_out_loss_ratio_Avg 2 0.29 TCP包的上传重传率 页面浏览是否完整 Uplink_average_throughput_Avg 2 0.22 上行速率 影响浏览速率 Response_duration_Avg 2 0.21 HTTP回复时延 页面浏览是否完整 step3 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 建模及数据挖掘（1）－建模技术分析和评估 QoE非线性 卡方交叉 分类回归 线性回归 2.40 1.50 1.74 1.33 5.92 1.56 1.69 1.09 1.82 1.25 1.35 1.16 模型预测效率评估对比图 模型预测效率 大尺度模型效率 一级偏差模型效率 选择非线性算法 step4 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 建模及数据挖掘（2）－建模 step4 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 建模及数据挖掘（3）－模型评估 维度 训练数据集合 训练数据模型预测 测试数据模型预测 能不能 快不快 77.3 79.3 顺不顺 82 81.88 密不密 80.4 80 多不多 89.7 91.3 Gfeel 86.1 85.6 87.3 95.9 用户感知QoE非线性算法使用的模型是对人类大脑处理信息的方式经过数学化的 模型。该模型通过模拟大量类似于神经元的抽象形式的互连简单处理单元而运行 。在训练数据的基础上，该算法可以构建输入变量KQI/KPI与输出变量QoE之间的 关联。 误差符合预期 step4 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com WAP业务QoE模型 sin ( ) ((3.23 2.61 1 2.98 2 3.03 3 2.92 4) 19.69 86.08)brow g aGFeel F x H H H H= ´ - ´ - ´ - ´ + ´ ´ + 1( ) , 1, 2,3, 4 1 nn n x H x n e- = = + X1:14.2458542283025+18.868221372879 2×((PSCallDuration- 1804.96514230769)/7097.87250071416) +(- 4.28265785302442)×((PSCallSetupDuration- 2.36021538461538)/2.61952657600336)+(- 8.66982670227037)×((TotalLoad- 162753.398076923)/246565.268576594)+10 .6558177328901×((EDGEThroughput- 9.72248846153846)/9.35530507788242)+13 .7985930437466×((Activity- 37.49)/29.1336392227771)+9.68364707251 914×((PayloadLossRatio- 4.76160985116377)/8.97694166718825)+(- 18.5600091049174)×((EstablishedTime- 680.189238819357)/471.451743904279)+1. 96611824660316×((TcpFailureRate- 0.0419208982857627)/0.113695638914273) +0.153888580727872×((TcpThroughput- 4.27251850588839)/7.02359992707278)+35 .8733187262262×((HttpRegetRate- 1.05267226008668)/0.247490209286527)+( -1.89020597482778)×((HttpErrorRate- 0.071564110350854)/0.144184265709062)+ (-2.72099264278927)×((PageCompRate- 0.718103347041924)/0.359789532401056)+ 11.9281556605889×((PageDelay- 2.69507690995695)/5.72856173400885)+15 .7401286200878×((PageContentDownloadD uration- 42.5503415197537)/52.5315049090545) X2:(-1.27988742539294)+(- 4.81862020207968)×((PSCallDuration- 1804.96514230769)/7097.87250071416)+1. 85707466639005×((PSCallSetupDuration- 2.36021538461538)/2.61952657600336)+0. 335158965750741×((TotalLoad- 162753.398076923)/246565.268576594)+(- 1.34931264392445)×((EDGEThroughput- 9.72248846153846)/9.35530507788242)+(- 3.52027320035647)×((Activity- 37.49)/29.1336392227771)+(- 1.4846159736843)×((PayloadLossRatio- 4.76160985116377)/8.97694166718825)+2. 83221738968529×((EstablishedTime- 680.189238819357)/471.451743904279)+1. 28271974907134×((TcpFailureRate- 0.0419208982857627)/0.113695638914273) +(-1.20680898609328)×((TcpThroughput- 4.27251850588839)/7.02359992707278)+5. 8313693904569×((HttpRegetRate- 1.05267226008668)/0.247490209286527)+3 .60402980157312×((HttpErrorRate- 0.071564110350854)/0.144184265709062)+ 0.869133024242513×((PageCompRate- 0.718103347041924)/0.359789532401056)+ (-2.05332031930787)×((PageDelay- 2.69507690995695)/5.72856173400885)+(- 6.51720604744446)×((PageContentDownlo adDuration- 42.5503415197537)/52.5315049090545) X3:4.54371135291703 +(-0.33327767568499)×((PSCallDuration- 1804.96514230769)/7097.87250071416) +6.08303463889074×((PSCallSetupDuration -2.36021538461538)/2.61952657600336) +8.22473129141561×((totalLoad- 162753.398076923)/246565.268576594) +(-8.11357654241566)×((EDGEThroughput- 9.72248846153846)/9.35530507788242) +(-1.66547147031781)×((Activity- 37.49)/29.1336392227771) +(- 0.517445293895934)×((PayloadLossRatio- 4.76160985116377)/8.97694166718825) +3.08846193916913×((EstablishedTime- 680.189238819357)/471.451743904279) +(-8.18529884422046)×((TcpFailureRate- 0.0419208982857627)/0.113695638914273) +(-1.84985602795)×((TcpThroughput- 4.27251850588839)/7.02359992707278) +(-30.6573831084933)×((HttpRegetRate- 1.05267226008668)/0.247490209286527) +(-11.2411387702832)×((HttpErrorRate- 0.071564110350854)/0.144184265709062) +9.46339992069836×((PageCompRate- 0.718103347041924)/0.359789532401056) +13.9429031283728×((PageDelay- 2.69507690995695)/5.72856173400885) +6.08526955339041×((PageContentDownlo adDuration- 42.5503415197537)/52.5315049090545) X4:3.758508113994 +9.83646039953437×((PSCallDuration- 1804.96514230769)/7097.87250071416) +3.22843121967367×((PSCallSetupDuration -2.36021538461538)/2.61952657600336) +(-0.347575152632276)×((TotalLoad- 162753.398076923)/246565.268576594) +(-2.82816955225424)×((EDGEThroughput- 9.72248846153846)/9.35530507788242) +0.687670053182423×((Activity- 37.49)/29.1336392227771) +(-1.66886888667663)×((PayloadLossRatio- 4.76160985116377)/8.97694166718825) +(-1.98405389441343)×((EstablishedTime- 680.189238819357)/471.451743904279) +(-2.06083937006776)×((TcpFailureRate- 0.0419208982857627)/0.113695638914273) +(-4.7341064346388)×((TcpThroughput- 4.27251850588839)/7.02359992707278) +(-0.946014043289181)×((HttpRegetRate- 1.05267226008668)/0.247490209286527) +(-4.44840909600672)×((HttpErrorRate- 0.071564110350854)/0.144184265709062) +5.71011288611157×((PageCompRate- 0.718103347041924)/0.359789532401056) +12.491806427114×((PageDelay- 2.69507690995695)/5.72856173400885) +2.12429826950973×((PageContentDownlo adDuration- 42.5503415197537)/52.5315049090545) ( )aF x 为维度“接入性能”函数，取值为0或1， QoE_browing WAP业务QoE模型 step4 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com WAP业务模型特征分析 KPI越优秀越好？ 字段 重要性 分级值 数据业务使用时长 对用户的影响 TCP failure rate 0 1.00 TCP建立失败率 失败率越高，用户感觉页面浏览越不顺利，经常失败 Payload_in_loss_ratio_Avg 0 1.00 TCP包的下载重传率 重传率越高，用户感觉页面浏览不流畅 Activity 0 1.00 激活率 激活率越高，说明用户浏览页面越频繁 Total_data_out 0 0.98 数据上载流量 数据量越高，说明用户数据使用量多 Edge_active_throughput_out 0 0.97 上行EDGE数据吞吐率 该值越高，页面下载的越快 HTTP reget rate 0 0.97 HTTP重新获次数 影响页面浏览的顺畅，次数越多越不顺畅 Ps_call_setup_success 0 0.97 数据呼叫成功性 决定页面浏览的成功与否 Page Setup Ratio 0 0.97 页面浏览建立成功性 决定页面浏览的成功与否 Ip_service_access_duration_Avg 0 0.96 IP建立时延 影响页面浏览的顺畅性，时间长，页面下载越慢 Edge_active_throughput_in 0 0.96 下行EDGE数据吞吐率 速率高，意味着速度快 Total_data_in 0 0.96 数据上载流量 数据量越高，说明用户数据使用量多 Ps_call_duration 0 0.96 数据呼叫持续时长 数据业务使用时长 Content_download_duration_Avg 1 0.94 页面内容下载时间 等待每个页面下载完加上内容显示的时间 TCP downlink throughput_Avg 1 0.94 TCP层的下行速率 页面浏览是否顺畅 TCP uplink throughput_Avg 2 0.88 TCP层的上行速率 页面浏览是否顺畅 HTTP_Error_Rate 2 0.88 HTTP 失败率 页面是否能正常浏览 Page_download_setup_duration_Avg 2 0.71 页面建立时间 页面浏览是否顺畅 Established_time_Avg 2 0.71 TCP建立时间 页面浏览是否顺畅 Page_download_duration_Avg 2 0.69 页面下载时间 等待每个页面下载完的实际时间 Ps_call_setup_duration 2 0.56 数据呼叫建立时间 页面浏览是否顺畅 Page comp Ratio 2 0.30 页面下载完整率 页面浏览是否完整 Payload_out_loss_ratio_Avg 2 0.29 TCP包的上传重传率 页面浏览是否完整 Uplink_average_throughput_Avg 2 0.22 上行速率 影响浏览速率 Response_duration_Avg 2 0.21 HTTP回复时延 页面浏览是否完整 影响用户感知的主要因素排序 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 构建基于数据分析与建模的用户感知体系 Devices RNC InternetGnIu Gi SGSN GGSN 数据仓库 用户感知 整体方案 市场数据： 计费数据； 用户数据； …… 网络外部数据： 测试数据; 投诉 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 ； …… 网络内部数据： 信令数据； 网管数据； ……. 实时数据在线分析实时数据在线分析 海量数据专题挖掘海量数据专题挖掘 网络业务综合数据采集 KPI/KQI指标汇聚 数据挖掘 用户感知管理 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 主要内容 u用户感知体系概述 u用户感知管理体系构建 u基于用户感知的优化体系 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 业务优化亟需一种新型优化管理方式 伴随着3G网络的发展，除容量、覆盖以及切换等典型优化内容 外，不同的业务需求、业务分布、用户习惯、运营商策略都给 当前的网规网优带来新挑战。 网络的始终处于不断的扩张建设阶段，传统工作模式，管理和优化 庞大的网络业务质量需要消耗大量的人力物力。 面临的问题：复杂化面临的问题：复杂化 需要的工作：海量化需要的工作：海量化 解决的方法：智能化解决的方法：智能化 庞大的业务管理与优化工作转向用户感知，建立智能化、 自动化和系统化是网络运营工作发展的重要课题。 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 现有的网络优化是以优化人员质和量为核心 •网络优化涉及多种技术领域：交换技术、无线技术 、频率配置、切换和信令、话务统计分析等。 •同时，网络的不断发展，网络用户数量的不断增加 ，网络设备的多样化，对网络优化工程师的技术也 提出了更高的要求。 •移动通信网络的优化是一项技术难度大、涉及范围 广、人员素质要求较高的工作。 •网络优化是指对正式投入运行的网络进行参数采集、数据 分析，找出影响网络运行质量的原因，并通过针对性的优化 技术手段使网络达到最佳运行状态。 侧重底层网络，关注个别问题，解决显性问题 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 智能化QoE管理； 面向用户切身体验； 智能化QoE管理； 面向用户切身体验； 业务优化模型的创新与转变—智能化，系统化，人性化 目前的网络优化主要还依赖于个别技术 人员的经验，借助于单一类型的网络数 据开展以点为主的基础网络工作。 怎么解决用户感知和网络业务性能高度 相关性的科学分析？优秀工程师团队； 关注网络的指标； 优秀工程师团队； 关注网络的指标； PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 利用数据分析挖掘统筹管理，分析，优化用户感知 业务优化领域的数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对网络数据 的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘智能型的网络 业务性能管理优化方案，改善用户感知。 智 能 型 的 端 到 端 业 务 性 能 优 化 统筹管理整体网络，实现网络效益的最大化： 评估业务整体性能，发现QoE的根本问题，解决QoE的主要矛盾 用 户 业 务 使 用 感 知 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 数据分析挖掘方法在业务优化中具备全方位的应用 关联分析：分析用户感知问题原因 寻找和发现网络中某项关键指标或问 题的相关可能因素及其相互影响关系 。如用户感知与覆盖，干扰，切换， 容量以及时间等因素的关系。 关联分析：分析用户感知问题原因 寻找和发现网络中某项关键指标或问 题的相关可能因素及其相互影响关系 。如用户感知与覆盖，干扰，切换， 容量以及时间等因素的关系。 趋势预测：预测业务量及网络容量 根据宝贵的历史数据资料，采用统 计和建模的方法得到业务量或指标 变化的趋势。提前对未来可能发生 的潜在问题进行预测与应对。 趋势预测：预测业务量及网络容量 根据宝贵的历史数据资料，采用统 计和建模的方法得到业务量或指标 变化的趋势。提前对未来可能发生 的潜在问题进行预测与应对。 偏差检测：发现业务性能异常波动 业务的指标有着随机波动的特性， 采用偏差检测科学的判断哪些是正 常性的随机浮动哪些是异常的业务 问题。 偏差检测：发现业务性能异常波动 业务的指标有着随机波动的特性， 采用偏差检测科学的判断哪些是正 常性的随机浮动哪些是异常的业务 问题。 聚类分析：定位网络问题点 将庞大的网络中的各种事件/网元 根据相似性进行汇聚分类。例如 ，对网络中的所有小区根据各类 指标进行分类，科学高效的定位 坏小区。 聚类分析：定位网络问题点 将庞大的网络中的各种事件/网元 根据相似性进行汇聚分类。例如 ，对网络中的所有小区根据各类 指标进行分类，科学高效的定位 坏小区。 数据挖掘的 典型方法与 应用 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 日期 指 定 日 节 假 日 星 期 几 日客 流量 日客流 下限 （75% 置信区 间） 日客流 上限 （75% 置信区 间） 日客流 上限 （95% 置信区 间） 日客流 上限 （95% 置信区 间）2010- 5-1 T T 6 384,6 55 457,739 311,571 538,517 230,793 2010- 5-2 T T 7 431,8 44 513,894 349,794 604,582 259,106 2010- 5-3 T T 1 246,4 36 293,259 199,613 345,010 147,862 客流及话务预测——网络容量保障用户感知 爱知世博会爱知世博会 大阪世博 会 大阪世博 会 上海世博 会 上海世博 会 世博数据 规划数据 设施数据 人流规划 汉诺威世 博会 汉诺威世 博会 客流 气温 天数 天气 周 事件 预测客流预测客流 预测话务预测话务 预 测 模 型 规划 精确的预测 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 基于用户感知优化的流程 站址规划 参数设置 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 多维度综合管理用户感知，全面指导网络运营 1G 2G 3G LTE 区域维度： 不同的地域文化 和经济发展不均 衡，用户对业务 及其质量的预期 也存在差异。 用户维度： 不同的职业和用户 群体对于资费、业 务类型和以及业务 质量的存在着显著 的群体体特征。 业务维度： 数据业务的种类发 展迅速，不同的业 务对网络承载能力 的要求有着不同的 指标。 时间维度： 用户感知是一个动 态变化的衡量指标 。在不同时期， QoE比较于网络业 务指标更加真实反 映了用户的业务感 知。 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 用户感知分析管理系统体现用户中心的运营趋势 网络优化部门网络优化部门 市场营销部门市场营销部门 客户服务部门客户服务部门 网络规划部门网络规划部门 网络/业务质量监测与评估 端到端的业务优化 无线/核心网网元优化 用户业务体验提升 网络指标优化 日常优化 优化流程管理 … •终端用户行为分析 •业务模型分析 •新业务推广 •用户满意度调查分析 … •用户/业务增长预测分析 •用户/业务/网络规划 •网络规划建设部署 •… •P2P VIP 保障 •快速的用户投诉受理反应机制 •主动的用户体验关怀 •… 网络承载业务系统 用户感知监控 用户感知分析 用户感知管理 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 主要内容 uNSN 业务质量管理系统 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 业务性能管理－WAP业务质量总览 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com 业务性能管理－MMS业务质量总览 PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com PDF 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