关于5G的移网用户感知大数据分析体系研究

关于5G的移网用户感知大数据分析体系研究

周捷

中通服咨询设计研究院有限公司江苏南京210000

摘要：5G中的大数据分析体系的建立在5G发展中占据十分重要的地位，大数据中核心数据的分析能力，能够提升用户的体验和网络质量水平，构建基于移网用户的大数据分析体系就显得尤为重要。因此，本文主要从5G的移网用户感知大数据分析体系建立的重要性、大数据分析体系所面临的问题以及处理措施等方面进行研究。

关键词：5G的移网用户；大数据分析体系；研究措施

引言

由于4G的普及，5G的刚刚问世，未来将在很长一段时间内，都会出现一种多网并存的网络使用现象。随着用户对网络质量要求进一步提高，5G还将进一步研发，作为商用。移动通信网络的规模和结构将会变得更加的复杂。而当前网络优化工作所涉及的种类多，数据量繁杂，数据存在模糊等问题，要想改变现状，必须从实际出发，进行数据分析对比研究，建立5G的移网用户感知大数据的分析体系。

一、5G移网用户感知大数据分析体系建立的重要性

现阶段，移动网络用户感知大数据系统主要有网络质量多维综合评价和网络价值评估等两个方面的功能，通过对业务量和业务频次的价值评价，确定网络中所需要优化的区域，全面提升用户网络体验。另外，5G移网用户感知大数据分析主要面对网络、市场、用户三个方面进行分析，建立调查、研究、汇总一体化的分析体系，重点区域重点对待，提升用户网络质量和app的市场占有率，实现全网用户的快速精准分析和业务办理等。

二、5G移网用户感知大数据分析体系所存在的问题

（一）网络质量不稳定

任何事情都讲究循序渐进，5G网络的建立也是如此，网络质量是一切的基础，虽然用户对5G网络存在着很高的期待，但不能够“一口气吃个大胖子”，5G现在还不能够一下子就达到稳定状态，在5G进入市场后，首先一定要清楚自己的市场定位，将多种适合5G的质量评价体系进行分析，逐步实现移动网络的稳定，切不可急于求成。

（二）没有统一的大数据分层处理架构

在以往的移动用户运行中，就存在着大数据系统架构混乱，数据储存没有条理性，没有统一的架构，数据分析处理过程的关节较多，不利于信息的查找和问题的解决。5G也面临着和以往移动终端相同的问题，所以针对这一问题，5G一定要有一个充足的应对措施，如：对5G移网用户感知大数据进行分层架构处理。

（三）没有及时进行用户体验调查

由于5G刚刚上市，刚开始只在部分地区进行推广和使用，所以没有建立完整的用户评价体系，市场前期主要通过市场调研对用户使用5G的情况进行简单的了解，没有进行大规模的数据采集分析整理，对所采集的数据也没有进行统一整理。整个过程没有准确的数据支撑，对于用户的需要不能够第一时间掌握，不利于5G的推广。

三、5G移网用户感知大数据分析体系的措施

（一）进行网络质量多维综合分析和网络价值评估

网络质量多维综合评价体系包括多源数据接入开发、数据整合分析处理、网络质量多维评价三个方面，主要是通过网络获取多渠道的资源信息，提供给移动平台，为平台数据运行提供基础条件。另一方面，利用大数据手段，将所采集的数据进行清洗、加工、对比分析，来识别和确定各区域的网络状况。最后通过网络质量多维评价对数据进行有效整合评价，将难点、热点等问题进行闭环管理和网络控制。网络价值评估主要从高价值区域、高价值用户、基站等级管理三个方面着手，进行价值识别，增强市场业务占有量，然后按照区域用户等级进行维护和运行，加强整个过程的成本控制，增强综合性的市场管理制度，达到提高网络绩效和能力的目的。

例如，由于5G的使用的最大的客户人群就是普通用户，在面对普通用户终端时，可以通过网络质量多维综合分析评价体系，向用户了解用户在用网过程中的真实移动网络体验状况，和4G相比的不足之处，以及用户希望移网进行改进的部分。数据平台根据用户反馈信息进行统一整理，最终使用户体验到专业终端的网络效果。同时，可以利用室内外GPS定位技术，进行复现用户网络效果，真实体验用户网络情况，让技术人员有针对性的进行进行优化和处理，最终达到双赢的目的。

（二）统一数据分层处理架构，将信息规范化

数据分层的架构可以包括数据应用层、服务层、分析层、存储层、接入层等多个方面的内容，然后根据这些数据层的特点和功能依次进行再分类，如:数据存储层可以分为实时数据存储、动态及静态数据存储、成品数据存储等方面的功能，这种大数据的分层平台，需要自主研发，建立适合本产品的模型，来创建用户感知数据统一分析综合处理的平台，然后应用该平台的软件核心技术进行优化，采用高性能嵌入式内存数据库，对数据进行缓存和实时操作，采用分布式云计算集群架构，调整云计算的处理方式，采用大数据存储和分布式技术，对数据进行实时动态更新和处理。然后再大数据平台上进行设计优化，最后在根据自主研发的分布式并行计算平台，实现整个过程的无缝连接，提高服务器的高速存储水平，最终达到用户满意的效果，有利于5G在市场上的推进。

例如，若用户在移动网络使用的过程中出现问题，需要进行数据查找和维修时，在统一数据分层处理的架构下，只需要先在数据分析层中进行数据加载、分析、加工、挖掘所出现的问题，然后找到流处理层的异常数据处理模块，然后对数据进行清洗，最后将数据接入层重新引入原先电脑中所有的数据，整个过程简单快捷，增强了网络维修效率，为用户创造良好的客服体验。

（三）用户感知综合评价体系的应用

在进行用户感知调查的过程中，首先，需要对差网格进行系统全面的分析，包括接线率、接通率、上下行速率等，在差网络中部需要有一个具体的认知和数据支撑，然后结合用户的体感、投诉、反馈等多个方面的反馈情况，统一进行等级处理和优化，先解决复杂且紧急的问题，然后再解决小问题，有利于提高高价值用户的体验，最后进行多维数据的感知评估，将问题集中到业务侧、终端侧、网络侧三大方面，统一进行整体，反馈到大数据平台，大数据平台针对反映的问题，制定相关处理措施，在之后出现类似情况时，可以提高整体办事效率。有利于提高用户评价体验，建立比较完整的用户感知综合评价体系，促进网络服务进一步优化。

例如，在确立用户感知综合评价体系过程中，需要先对全省范围内的网络质量状况进行全面的数据调查，然后再由专业的人员制作图表，图表中的网络质量可以从“优、良、差”三个方面进行表示，为了更加清楚的观看图表，可以用蓝色部分表示“优”，绿色部分表示“良”，红色部分表示“差”。使整个图表清晰、整洁、一目了然。然后再以同样的方式对全省范围内的差网格进行分析，红色部分表示无线楼通低、橙色部分表示用户投诉多、黄色部分表示4G倒流比高、绿色部分表示CFSB成功率低、蓝色部分表示掉线率高等。然后具体问题具体分析，针对图表中出现的问题集中处理，争取提高用户满意度。

总结：由上文可知，由于人们对移动网络速度和质量的需求日益增强，5G网络的应用和普及以成为一个必然趋势，但目前5G网络还存在着一系列的问题，需要在应用中不断的进行突破解决，这也体现了5G的移动网络感知大数据的的分析体系建立和完善的必要性，通过这种分析体系来帮助5G网络尽快攻占市场，同时实现用户质量体验和口碑的双丰收。

参考文献：

[1]蔡森,沈俊良.面向5G的移动网络用户感知大数据分析体系研究[J].中国新通信,2019,21(08):34.

[2]李治国.面向5G的移动网络用户感知大数据分析体系研究[J].移动通信,2016,40(22):31-35.

[3]李治国.面向5G的移网用户感知大数据分析体系[J].移动通信,2016,40(17):31.