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【摘要】 第三代移动通信（3G）技术的应用和发展，带来了移动通信运营的革命。随着技术和产业的成熟、LTE技术崭露头角，移动通信网络已逐步进入后3G时代。目前LTE运营尚处于初始阶段，因此3G网络仍是移动通信业务的核心和主要承载。如何通过网络、用户、业务相关的海量数据获取、分析，进行抽取、挖掘，以指导网络的维护、优化、业务发展，并为LTE网络的部署和运营提供指引，成为移动通信运营商的重要关注点。本文以WCDMA网络为例，根据网络分析，探讨网络、业务方面的数据挖掘，并对实际应用案例进行阐述。
【关键词】 后3G时代 数据挖掘
一、后3G时代网络运营变革
3G的出现和应用带来的不仅仅是技术制式和数据业务速率的变化。其无线传输技术的变革，使数据速率能够满足互联网中网页、图片、视频等主流信息载体的传送需求，从而使移动互联网成为现实。用户终端的个人专属性、移动通信的移动性与互联网信息服务的广泛性相结合，真正实现了随时随地信息沟通，也带来了移动互联网应用的空前发展。因此，从某种意义上说，3G带来了生活方式的革命。
3G网络和移动互联网的发展催生了OTT业务、物联网、云计算等一系列新型业务，也带来了移动通信运营的多极化格局。面对被冲击、被管道化的境地，传统通信运营商必须尽快转变、适应，找到业务发展蓝海。业务发展离不开对自身网络和业务的分析，因此，对网络数据的挖掘和深入分析对网络运营有重要作用。
二、数据来源和作用分析
目前网络数据的获取、挖掘主要有以下几个来源：
（1）网络配置数据：根据网络工程数据、配置数据，可对网络结构、网络容量进行分析优化，通过对业务承载策略、相关参数设置和算法进行分析，可从网络技术方面规范用户网络行为、优化网络服务性能；
（2）网络性能数据：通过对各种测试数据、MR（Measurement Report）数据，可对网络覆盖、接入、时延、保持、业务质量等进行采集、评估。通过网络KPI等MOC话统数据，可有效监控网络运行状态，发现、处理网络突发问题。
（3）用户数据：根据对呼叫记录（CHR）数据、话单记录（CDR）数据的分析，可对用户行为、用户ARPU分布、VIP用户等进行专项分析，针对性开展营销、回馈、维系等业务拓展动作。通过对用户投诉数据的分析，可直观体现网络缺陷和服务能力的不足，为提升用户感知提供最直接的帮助。
（4）业务数据：通过对业务成分、用户业务数据中反映出的普遍业务规律、TOP网站、分业务计费等数据分析，可针对业务比重和价值权重进行个性化的业务承载策略设置。
三、网络数据挖掘、应用思路举例
根据上述对网络、用户、业务方面的数据分类获取和价值分析，对数据进行综合利用和挖掘，得出应用思路，并进行以下几点初步实践。
3.1 基于网络数据的传统网络优化
传统的网络维护、优化中，网络数据的挖掘和应用主要包括三部分：
一是对网络的各种DT/CQT以及在重要地点设置自动测试设备，采集重要场所、交通干线、区域的室内/外的覆盖、接入、保持、业务质量等性能，通过设置一定指标标准，构建网络评价体系，结合网络配置数据，对网络中存在的弱覆盖、接入失败、掉话、数据业务速率低、时延大等具体问题进行分析、处理。
二是通过网管、第三方平台，在网络中的各个网元、接口，对网络中的信令节点、事件和设备、业务性能设置不同Counter，根据设备运行和用户行为的Counter统计，对网络进行评估、诊断，对某项指标的TOP小区进行发现和处理。
三是通过用户的投诉，被动进行网络的调整和优化。
基于测试、网管性能的网络监控、优化，对网络正常运行、性能提升和局部用户感知改善有重要作用，但同时也存在成本高、周期长、缺乏个性手段等缺点。
3.2 基于网络性能数据和用户数据的深度覆盖评估
深度覆盖主要是指居民住宅区、大学校园、交通枢纽、商业步行街、政府机关等直接关系用户感知但难以进行路测的移动通信场景。
与路面等室外空旷场景相对，主要指室内和建筑群内部相对封闭的环境，其建筑结构和环境复杂，无线信号受阻严重，而这些场景往往为用户的高度集中区域，用户位置相对固定、移动性低，业务集中，覆盖水平直接决定用户感知，也难以通过路测和CQT测试等直观手段发现和处理。
对深度覆盖的评估主要考虑以下方面：
（1）通过全天24小时话务、开机用户数规律，得出凌晨3：00-5：00时段，用户基本位于其住宅等固定归属区域，从而确定用户的地理位置；
（2）全天MR数据采集、统计，可准确地得到小区级的网络覆盖分布，由于MR数据来源于真实用户的测量上报，因此可以精确反映用户和网络的实际覆盖水平；
（3）长期的用户投诉数据、3G用户在共站GSM小区的驻留数等辅助数据，使深度覆盖评估、定位更加准确。
经过实际操作和总结，深度覆盖的评估可采用以下评价体系来确定目标小区，如图1所示：
确定目标小区后，结合网络配置数据，对满足条件小区集中和对应方向区域进行筛选和确定，可针对区域中的关键场景进行针对性地建设、优化，提升问题区域的深度覆盖水平。
3.3 基于用户投诉和网络数据地理化的规划、优化
3G网络已进入局部、精细化建设阶段，根据网络用户、业务的变化，快速、有效地定位网络覆盖等缺陷区域/点、进行精准规划、建设，对完善网络结构、提高投资精准性尤为重要。
对网络缺陷区域的定位和基站规划，可借助路测、MR数据、话务/数据流量的地理化来实现：
（1）根据路测数据、MR的地理化呈现，得出现网覆盖缺陷区域；
（2）根据覆盖缺陷区域的地理分布，结合话务量、流量分布，筛选规划、建设必要性和等级；
（3）根据待规划等级，结合投诉的地理分布、实际经济场景和地理环境筛选规划、建设重点区域和基站精确位置，如图2所示。
3.4 基于话单、计费数据对高ARPU用户进行分挖掘、分析
WCDMA网络中，SGSN和GGSN使用计费标识符采集计费数据，主要用于记录：无线资源的使用情况、GPRS资源的使用，发起端与终结端对外部数据网络的使用、移动终端的位置等。话单（CDR）分为五种： S-CDR反映无线资源使用情况；G-CDR反映对外部数据网资源使用状况；M-CDR反映系统移动管理开销；S-SMO-CDR用于记录短消息始发计费信息；S-SMT-CDR用于记录短消息终结计费信息。
目前主要采用S-CDR和G-CDR进行统计分析。通过对高ARPU值用户在网络中的地理分布和不同时段的业务特点等进行数据统计和挖掘，得出网络重点保障范围、高ARPU值区域，并为价值用户推出专属服务。如根据用户上网规律，推送凌晨时段、月末额外的流量包和微信等专属流量套餐等服务。
3.5 基于用户终端数据对营销行为的引导
通过采集网络中终端IMEI，将其中特殊字段和终端厂家、型号、终端性能匹配，建立终端数据库。对网络中终端成分进行分析，从而对市场前端终端营销策略、套餐产品的设计和用户网络使用进行引导。如：分析网络中使用2G手机、3G号码的用户，通过补贴等措施，加强引导其终端升级、更换，鼓励使用3G网路，提高用户感知；对网络中使用3G智能终端、2G产品套餐的用户，推出一体化套餐等，提高用户ARPU。
四、结束语
3G网络和移动互联网、OTT业务的蓬勃发展，以及虚拟营业商的引入，为电信运营业带来了革命性变化。传统的电信运营格局被打破，呈现出越来越复杂的多极化竞争局面。如何转变运营思维，充分利用大数据时代的数据挖掘、分析手段，找到业务突破点，成为了目前和今后运营成功的关键。
【关键词】 后3G时代 数据挖掘
一、后3G时代网络运营变革
3G的出现和应用带来的不仅仅是技术制式和数据业务速率的变化。其无线传输技术的变革，使数据速率能够满足互联网中网页、图片、视频等主流信息载体的传送需求，从而使移动互联网成为现实。用户终端的个人专属性、移动通信的移动性与互联网信息服务的广泛性相结合，真正实现了随时随地信息沟通，也带来了移动互联网应用的空前发展。因此，从某种意义上说，3G带来了生活方式的革命。
3G网络和移动互联网的发展催生了OTT业务、物联网、云计算等一系列新型业务，也带来了移动通信运营的多极化格局。面对被冲击、被管道化的境地，传统通信运营商必须尽快转变、适应，找到业务发展蓝海。业务发展离不开对自身网络和业务的分析，因此，对网络数据的挖掘和深入分析对网络运营有重要作用。
二、数据来源和作用分析
目前网络数据的获取、挖掘主要有以下几个来源：
（1）网络配置数据：根据网络工程数据、配置数据，可对网络结构、网络容量进行分析优化，通过对业务承载策略、相关参数设置和算法进行分析，可从网络技术方面规范用户网络行为、优化网络服务性能；
（2）网络性能数据：通过对各种测试数据、MR（Measurement Report）数据，可对网络覆盖、接入、时延、保持、业务质量等进行采集、评估。通过网络KPI等MOC话统数据，可有效监控网络运行状态，发现、处理网络突发问题。
（3）用户数据：根据对呼叫记录（CHR）数据、话单记录（CDR）数据的分析，可对用户行为、用户ARPU分布、VIP用户等进行专项分析，针对性开展营销、回馈、维系等业务拓展动作。通过对用户投诉数据的分析，可直观体现网络缺陷和服务能力的不足，为提升用户感知提供最直接的帮助。
（4）业务数据：通过对业务成分、用户业务数据中反映出的普遍业务规律、TOP网站、分业务计费等数据分析，可针对业务比重和价值权重进行个性化的业务承载策略设置。
三、网络数据挖掘、应用思路举例
根据上述对网络、用户、业务方面的数据分类获取和价值分析，对数据进行综合利用和挖掘，得出应用思路，并进行以下几点初步实践。
3.1 基于网络数据的传统网络优化
传统的网络维护、优化中，网络数据的挖掘和应用主要包括三部分：
一是对网络的各种DT/CQT以及在重要地点设置自动测试设备，采集重要场所、交通干线、区域的室内/外的覆盖、接入、保持、业务质量等性能，通过设置一定指标标准，构建网络评价体系，结合网络配置数据，对网络中存在的弱覆盖、接入失败、掉话、数据业务速率低、时延大等具体问题进行分析、处理。
二是通过网管、第三方平台，在网络中的各个网元、接口，对网络中的信令节点、事件和设备、业务性能设置不同Counter，根据设备运行和用户行为的Counter统计，对网络进行评估、诊断，对某项指标的TOP小区进行发现和处理。
三是通过用户的投诉，被动进行网络的调整和优化。
基于测试、网管性能的网络监控、优化，对网络正常运行、性能提升和局部用户感知改善有重要作用，但同时也存在成本高、周期长、缺乏个性手段等缺点。
3.2 基于网络性能数据和用户数据的深度覆盖评估
深度覆盖主要是指居民住宅区、大学校园、交通枢纽、商业步行街、政府机关等直接关系用户感知但难以进行路测的移动通信场景。
与路面等室外空旷场景相对，主要指室内和建筑群内部相对封闭的环境，其建筑结构和环境复杂，无线信号受阻严重，而这些场景往往为用户的高度集中区域，用户位置相对固定、移动性低，业务集中，覆盖水平直接决定用户感知，也难以通过路测和CQT测试等直观手段发现和处理。
对深度覆盖的评估主要考虑以下方面：
（1）通过全天24小时话务、开机用户数规律，得出凌晨3：00-5：00时段，用户基本位于其住宅等固定归属区域，从而确定用户的地理位置；
（2）全天MR数据采集、统计，可准确地得到小区级的网络覆盖分布，由于MR数据来源于真实用户的测量上报，因此可以精确反映用户和网络的实际覆盖水平；
（3）长期的用户投诉数据、3G用户在共站GSM小区的驻留数等辅助数据，使深度覆盖评估、定位更加准确。
经过实际操作和总结，深度覆盖的评估可采用以下评价体系来确定目标小区，如图1所示：
确定目标小区后，结合网络配置数据，对满足条件小区集中和对应方向区域进行筛选和确定，可针对区域中的关键场景进行针对性地建设、优化，提升问题区域的深度覆盖水平。
3.3 基于用户投诉和网络数据地理化的规划、优化
3G网络已进入局部、精细化建设阶段，根据网络用户、业务的变化，快速、有效地定位网络覆盖等缺陷区域/点、进行精准规划、建设，对完善网络结构、提高投资精准性尤为重要。
对网络缺陷区域的定位和基站规划，可借助路测、MR数据、话务/数据流量的地理化来实现：
（1）根据路测数据、MR的地理化呈现，得出现网覆盖缺陷区域；
（2）根据覆盖缺陷区域的地理分布，结合话务量、流量分布，筛选规划、建设必要性和等级；
（3）根据待规划等级，结合投诉的地理分布、实际经济场景和地理环境筛选规划、建设重点区域和基站精确位置，如图2所示。
3.4 基于话单、计费数据对高ARPU用户进行分挖掘、分析
WCDMA网络中，SGSN和GGSN使用计费标识符采集计费数据，主要用于记录：无线资源的使用情况、GPRS资源的使用，发起端与终结端对外部数据网络的使用、移动终端的位置等。话单（CDR）分为五种： S-CDR反映无线资源使用情况；G-CDR反映对外部数据网资源使用状况；M-CDR反映系统移动管理开销；S-SMO-CDR用于记录短消息始发计费信息；S-SMT-CDR用于记录短消息终结计费信息。
目前主要采用S-CDR和G-CDR进行统计分析。通过对高ARPU值用户在网络中的地理分布和不同时段的业务特点等进行数据统计和挖掘，得出网络重点保障范围、高ARPU值区域，并为价值用户推出专属服务。如根据用户上网规律，推送凌晨时段、月末额外的流量包和微信等专属流量套餐等服务。
3.5 基于用户终端数据对营销行为的引导
通过采集网络中终端IMEI，将其中特殊字段和终端厂家、型号、终端性能匹配，建立终端数据库。对网络中终端成分进行分析，从而对市场前端终端营销策略、套餐产品的设计和用户网络使用进行引导。如：分析网络中使用2G手机、3G号码的用户，通过补贴等措施，加强引导其终端升级、更换，鼓励使用3G网路，提高用户感知；对网络中使用3G智能终端、2G产品套餐的用户，推出一体化套餐等，提高用户ARPU。
四、结束语
3G网络和移动互联网、OTT业务的蓬勃发展，以及虚拟营业商的引入，为电信运营业带来了革命性变化。传统的电信运营格局被打破，呈现出越来越复杂的多极化竞争局面。如何转变运营思维，充分利用大数据时代的数据挖掘、分析手段，找到业务突破点，成为了目前和今后运营成功的关键。