染雾无线大数据支撑的移动网络运营论文 篇一
标题：无线大数据在移动网络运营中的应用与挑战
摘要：
随着移动通信技术的不断发展和智能终端的普及，移动网络运营商面临着越来越多的挑战和机遇。无线大数据作为一种新兴的技术手段，为移动网络运营商提供了更全面、准确和实时的数据分析和决策支持。本文通过对无线大数据在移动网络运营中的应用进行深入研究，分析了其所面临的挑战和解决方案，以期为移动网络运营商提供参考和借鉴。
关键词：无线大数据；移动网络运营；应用；挑战
1. 引言
移动网络运营商需要通过有效的数据分析和决策支持来提高网络性能、提升用户体验和增加收入。传统的数据分析方法在数据量大、处理速度慢和结果准确性方面存在一定的局限性。而无线大数据技术的出现，为移动网络运营商提供了一种全新的解决方案。
2. 无线大数据在移动网络运营中的应用
2.1 用户行为分析
通过对用户行为的分析，移动网络运营商可以了解用户的需求和偏好，从而提供个性化的服务和推荐。无线大数据技术可以对用户的位置、通信记录、应用使用情况等数据进行深入挖掘和分析，从而洞察用户的行为模式和趋势。
2.2 网络优化与故障诊断
无线大数据技术可以对网络中的各种参数和指标进行实时监测和分析，帮助移动网络运营商及时发现和解决网络故障。同时，通过对网络的优化和调整，可以提高网络的容量、覆盖范围和速度，提升用户的网络体验。
2.3 营销与广告推荐
通过对用户的个人信息和行为数据进行分析，移动网络运营商可以为广告主提供精准的广告投放渠道和目标用户。同时，通过对用户的消费习惯和偏好进行分析，可以推荐符合用户需求的产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
3. 无线大数据在移动网络运营中的挑战与解决方案
3.1 数据安全与隐私保护
由于移动网络运营商需要收集大量的用户数据，数据安全和隐私保护成为一个重大的挑战。移动网络运营商应该加强数据安全意识培训，建立完善的数据保护机制，并遵循相关的法律法规。
3.2 数据质量与准确性
无线大数据的分析结果对于决策的准确性至关重要。为了提高数据质量和准确性，移动网络运营商应该加强对数据的采集、清洗和整合工作，确保数据的完整性和一致性。
3.3 数据分析与应用能力
无线大数据的分析和应用需要具备一定的技术和人才支持。移动网络运营商应该加强对员工的培训和引进相关的技术人才，提高数据分析和应用的能力。
4. 结论
无线大数据作为一种新兴的技术手段，为移动网络运营商提供了更全面、准确和实时的数据分析和决策支持。然而，其在应用过程中也面临诸多挑战。移动网络运营商应该积极应对这些挑战，不断优化和完善无线大数据的应用，以提升网络运营效果和用户体验。
参考文献：
[1] 陈平, 姚兵. 基于无线大数据的移动网络运营模式研究[J]. 电信科学, 2017, 33(6): 84-89.
[2] 赵宇, 朱晓明. 移动网络运营商的无线大数据应用与发展趋势[J]. 通信技术, 2018, 51(2): 180-185.
无线大数据支撑的移动网络运营论文 篇二
标题：无线大数据在移动网络营销中的应用与前景
摘要：
无线大数据作为一种新兴的技术手段，为移动网络运营商提供了更全面、准确和实时的数据分析和决策支持。在移动网络营销中，无线大数据可以帮助移动网络运营商更好地了解用户需求和行为，提供个性化的服务和推荐，从而提高用户满意度和网络运营效果。本文通过对无线大数据在移动网络营销中的应用进行深入研究，探讨了其前景和发展方向。
关键词：无线大数据；移动网络运营；营销；应用；前景
1. 引言
移动网络运营商面临着激烈的市场竞争和用户需求变化的挑战。在这样的背景下，通过有效的营销手段提高用户满意度和网络运营效果成为移动网络运营商的重要任务。无线大数据技术的出现，为移动网络运营商提供了一种全新的解决方案。
2. 无线大数据在移动网络营销中的应用
2.1 用户画像与精细营销
通过对用户的个人信息和行为数据进行分析，移动网络运营商可以建立用户画像，了解用户的需求和偏好。基于用户画像，移动网络运营商可以进行精细化的营销活动，提供个性化的服务和推荐，提高用户满意度和忠诚度。
2.2 营销活动效果评估
通过对营销活动的数据进行分析，移动网络运营商可以了解活动的效果和用户的反馈。无线大数据技术可以对活动参与人数、点击率、转化率等指标进行实时监测和分析，帮助移动网络运营商调整和优化营销策略，提高营销活动的效果和投资回报率。
2.3 用户流失预测与挽留
通过对用户的行为数据进行分析，移动网络运营商可以预测用户的流失风险，并及时采取相应的措施进行挽留。无线大数据技术可以对用户的使用时长、通话次数、流量消耗等指标进行实时监测和分析，帮助移动网络运营商发现潜在的流失用户，并通过个性化的服务和优惠措施挽留用户。
3. 无线大数据在移动网络营销中的前景与发展方向
3.1 数据驱动的个性化营销
随着无线大数据技术的不断发展和成熟，移动网络运营商将更加注重个性化营销。通过对用户的个人信息和行为数据进行深入分析，移动网络运营商可以根据用户的需求和偏好提供个性化的服务和推荐，提高用户满意度和网络运营效果。
3.2 跨界合作与创新营销
无线大数据技术的应用将推动移动网络运营商与其他行业的合作和创新。通过与电商、旅游、金融等行业的合作，移动网络运营商可以为用户提供更多元化的服务和优惠，提高用户体验和忠诚度。
4. 结论
无线大数据作为一种新兴的技术手段，在移动网络营销中具有广阔的应用前景和发展空间。移动网络运营商应该积极探索和应用无线大数据技术，不断优化和创新营销策略，提高用户满意度和网络运营效果。
参考文献：
[1] 郭雯雯, 朱晓明. 无线大数据在移动网络营销中的应用研究[J]. 通信技术, 2019, 52(1): 159-163.
[2] 张涛, 王德顺. 无线大数据对移动网络营销的影响与启示[J]. 电信科学, 2018, 34(6): 96-100.
无线大数据支撑的移动网络运营论文 篇三
无线大数据支撑的移动网络运营论文
【摘要】本文主要介绍无线网的经营现状，提出用大数据平台解决当前网络经营面临的困境，介绍构建大数据平台的架构和关键技术，展望利用大数据对未来网络支撑。本文根据网络运营的实际工作需求，提出构建大数据支撑平台的方案，旨在提高网络运营效率。
【关键词】大数据;用户模型;网络运营
一、、传统网络运维面临的困境
1.1大数据概念
大数据作为当前社会的热点技术，已经在社会很多行业包括交通、医疗、健康、零售等方面有着巨大的应用，大大的提升了这些行业的服务效率和服务质量。大数据的数据形式来源比较广泛，包括不同的应用系统、各种各样的网络设备和互联网等等，这就造成了数据形式的多样性，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是数据间有很强因果关系的数据；半结构化数据是数据间因果关系比较弱的数据；非结构化数据是数据间无因果关系的数据。通常认为大数据典型的特点包括四个方面，即数据量大，处理速度高，数据多样性强，数据价值高，业界也称为大数据的4V特点。
1.2无线网运营现状
无线网络管理的主要工作是无线网络维护、优化、建设及客户服务等。在日常工作中，优化人员经常面临一些网络难题，最典型的三个问题是：1、网络指标好，用户感知差。例如，网络接通率达到99.5%以上，话务掉话率在0.3%以下，但是用户感知却没有提高，时常认为网络信号不好，网络指标和网络质量之间难以划等号。2、用户投诉的位置和原因定位。如何快速定位网络的故障原因和位置，如何再现用户投诉问题的现象，决定了投诉处理的时效，也决定的用户对运营商服务的感知。3、新基站建设，如何快速发现不好的位置，在什么位置建设基站。解决这些难题的传统手段主要是依靠DT/CQT、网络性能指标分析、仿真、用户回访、现场测试等。这些方式的数据来源比较分散，关联性比较差，难以全面反映网络问题。分析工作主要依靠人工手工完成，对运维人员的数量要求多，技能要求高，并且手动分析效率低。当前运营商使用的无线网络大数据分析系统，可以全面提升无线网络
二、大数据平台架构与关键技术
2.1平台架构
支撑运营商网络的大数据系统可分成三层，最底层是采集层，采集层主要采集了无线侧的CDT/MR数据，核心网话单，DPI等，配置告警、性能参数等。第二层是共享层，共享层主要对底层数据进行了清洗、存储、分发、加载，对应用层提供了API的接口。应用层主要利用API接口调用共享层的数据，开发各种业务应用。整个架构需要实现多网元接口，多厂家数据管理，整个应用于存储分离通过业界通用的API接口实现数据能力的开放。
2.2大数据平台的关键技术
无线网络的大数据分析平台需要四个关键技术能力，后面的大数据分析主要是基于这四个技术能力进行工作开展。四个技术点包括1、高精度定位；2、移动用户感知评价模型；3、业务感知栅格化；4基于用户感知的端到端定界定位技术。高精度的定位技术是准确的CQTmr定位技术是无线分析的基础，AGPS数据定位技术的核心技术是指纹定位。指纹定位技术分为两个阶段，包括离线阶段和在线阶段。离线阶段主要完成指纹数据库的建立，通过将地理位置划分成固定大小的栅格，然后将栅格中所有包含AGPS的MR数据抽取出来，得到代表这个栅格的RSRP和TA的信息，将这些信息存入指纹库；第二阶段是在线阶段，完成用户位置的定位，当用户输入MR数据，利用主小区的RSRP和TA进行粗匹配再细匹配。移动用户感知评价模型，传统的网优指标不能客观的评价用户的感知，必须建立一个基于用户感知的评价体系。整个评价体系按照不同的类型分别建立，主要从用户感觉QOE指标、业务KQI指标和网络KPI指标来建立感知体系模型。语音业务评价模型主要从三个维度进行考虑：1、终端的接收电平情况；2、用户接入时长；3、用户通话质量和保持性能。数据业务模型比较复杂，感知体系必须进行业务分类和细化，通常分为16大类业务进行评价，主要参考互联网商店的业务进行分类，包括网页浏览、即时通讯、社交媒体、视频、购物、打车、游戏、地图、应用下载等。评价模型从三个维度建立：1、4G终端的RSRP；2、连接时延和终端；3、用户的业务体验。业务感知栅格化是实现业务感知的地理化分析，将地球表面按照高斯投影的方式划分成20*20m的栅格，对于每一个栅格按照互联网业务的类型植入感知的数据，比如覆盖，视频速率，网页的打开时延，每个业务在栅格上植入不同的KQI指标，可以根据不同的门限评价栅格质量的好坏。然后对每个栅格赋予地域特征标识，实际应用中可以通过栅格的组合实现用户的业务感知与质量分析。基于用户感知的端到端定界定位分析技术，主要是通过探针采集业务面的数据进行业务评测，并实现定界定段定位分析。在定界定段后，关联分析无线侧核心网的数据，遍历终端、基站、传输、核心网、SP等端到端全流程的各个环节，并进行故障原因定位分析。终端可以分析射频的质量和响应速度等，无线侧可以分析网络的覆盖、干扰、负荷等问题，核心网可分析MME设备异常和传输带宽等，SP可分析DNS解析能力，SP响应时延，丢包等情况。无线话单、核心网话单关联可以采用关联五元组，即通过SYSID基站、小区、MMEID、MMEgroupID进行关联。
三、大数据支撑网络维度和未来工作重点
3.1支撑网络运营的维度
大数据平台对网络运营的支撑从四个维度体现，包括主动服务、智能网优、网络精确规划、数据变现。主动服务是指评价用户端到端感知、诊断用户无线、核心网、SP环节的故障，对用户感知的变化进行预警，自动派发工单和预处理。在用户投诉之前解决网络问题，转变服务模式，从而使被动服务变为主动服务。智能网优是利用感知栅格化技术，综合分析用户感知不良的问题区域自动派单，自动验证，闭环管理，同时可以对高速、高铁、校园等重要的区域动态监控，提升网优的'工作效率。网络精确规划是自动侦测移动、电信、联通多个运营商的网络覆盖数据，精确指导网络规划与建设，自动分析网络弱覆盖区域，输出网络规划建议。数据变现，主要基于用户的位置，业务数据，挖掘用户多种类型特征数据，精确支撑市场营销或政企应用，实现整个网络运维到网络运营的一个转变。
3.2未来的工作重点
当前运营商的网络已经升级到了VoLTE网络，VoLTE网络结构和接口比较复杂，运维难度也大大增加。如何利用大数据手段实现VoLTE问题区域的智能分析和可视化，建立VoLTE用户感知评价体系，基于VoLTE用户感知，自动更新分析，输出优化实施建议，指导优化人员进行优化作业，提升VoLTE的网络质量，这是亟需解决的问题。当前运营商的组网模式越来越复杂，网络的叠加度也越来越高，为了提升优化的效率，进一步节约成本，利用大数据手段实现自动分析网络覆盖容量问题，自动输出建议，预测网络容量，实现天馈自动调整，参数自优化，包括容量、负荷自均衡，系统软扩容等方面的功能。这也是未来大数据支撑网络运营的重点工作。NB-IoT是将来业务的爆发点，层出不穷的应用对网络运营带来了巨大的挑战，大数据支撑NB-IoT网络将从覆盖、接入、业务、终端四个维度去研究，更好的保障NB-IoT的网络质量，给用户更好地感知体验。
四、总结
本文首先介绍大数据的概念和网络经营面临的问题，提出利用大数据平台支撑网络运营，然后分析实现大数据平台的构建方式，即三层的架构。再提出大数据平台需要的四个关键技术高精度定位、移动用户感知评价模型、业务感知栅格化、基于用户感知的端到端定界定位技术。然后介绍大数据平台对网络支撑的维度即主动服务、智能网优、网络精确规划、数据变现。最后介绍了大数据支撑网络运营未来工作的重点方向。
参考文献
[1]周涛《为数据而生：大数据创新实践》北京联合出版公司，2016年
[2]张守国等.《4G无线网络原理及优化》清华大学出版社，2017年05月
[3]BertBrijs《基于大数据的商务智能分析》机械工业出版社，2016年1月
