商业背景

        全球通讯服务提供商为提供更畅通便捷的通讯技术服务和更丰富的内容服务投入了大量的资金。这些针对新的基础设施和下一代服务架构所做的巨大投资对企业的生存来说是必不可少的。然而它们能否帮助企业在竞争中保持领先？作为第一个部署更高速度的网络或者为用户提供理想产品功能的企业，也许能够给企业带来短期的竞争优势。然而这种优势不会长久下去，因为竞争对手也会在行业标准架构的基础上推出新的服务。

　　在一个通讯技术与内容融合的环境下，只有提供更高质量的通讯服务以及更丰富的内容，并通过各种营销手段吸引并留住能够带来利润的客户，企业才能实现可持续发展的竞争优势。 而建立客户档案和设备运营情况资料库，并且在与客户的接触中根据设备反馈的信息以及客户资料信息做出更加明智的决策是提高服务质量，减少客户流失并大化利润的唯一方法。 此外，它也是正确的合理的分配通讯资源，在正确的渠道在合适的时间为正确的客户营销正确的产品的唯一方法。

　　但是以这种方式提高客户满意度，留住客户并实现盈利绝非一劳永逸的方法， 它也不是单纯某一个部门的责任。 相反，它需要跨部门的协作，成为业务经营的一种手段。 昨天行之有效的办法在今天可能就会失灵，因此一个企业必须不断地了解他的客户，满足他们的具体需求。 玖数软件将为您提供所需的一切，帮助您建立起这样一个机制，充分利用不同部门中的组织人才，灵活地结合设备运营情况，客户生命周期的变化情况来调整自己的干预计划。 为此，玖数软件将推出一整套综合措施，而不是一系列堆砌起来的技术方案。玖数软件的技术平台必将成为您构建跨部门核心能力的推动因素，而不是障碍。 

传统的网络优化分析主要依赖网优工程师个人经验，因此在网络优化中往往遇到以下问题：

1. 网络优化的质量往往凭借网优工程师的个人能力，难以形成量化的、客观的参考意见；

2. 优化工程师往往只对某一领域技术比较熟悉，因此往往只能借助单一的网络数据进行比较和分析，而不是针对所有的网络数据，存在一定的片面性；

3. 单纯靠人力对繁杂的网络数据进行及时的分析对比是不现实的。

玖数软件解决方案

       上海玖数软件有限公司从2008年开始涉足网络优化领域。我们利用专业的统计分析和数据挖掘知识和经验，从移动通信运营商和各移动设备制造商采集的海量小区属性数据、日常设备运营数据、路测数据、工单数据、投诉数据甚至经分系统数据中进行深入挖掘和分析，并从中挖掘出有价值的业务规律，从而为网络优化人员优化网络性能提供有价值的，直观的辅助信息。我们针对移动网络运营商日常网络建设和维护工作，为移动通讯运营商及移动设备制造商提供以下解决方案：

区域细分及细分区域通讯业务量预估
　    以往的通信业务量预估往往建立在网络规划人员历史经验上，因此可能由于缺少对移动通信业务历史发展趋势的客观认识，从而导致结果不够客观，准确。另一方面，由于缺少对城市不同区域经济生活环境特征的归纳，因此往往采取一刀切，均分预估话务量的方式，从而造成局部区域移动通信资源闲置或者紧张，从而降低了资源利用率。
　　在本专题中，我们充分利用各种统计分析技术对城市日语音业务量变动趋势进行定量分析，生成能够客观描述某某市语音业务量发展趋势的数学模型，并在此基础上预估未来一段时间内的日话务量；另一方面，我们对小时颗粒度的行政区域通信业务量数据进行分析，了解不同小区的语音业务变化规律，然后结合上述语音业务变化规律特征及经纬度（利用聚类归纳小区日常语音业务变化规律；利用近邻分析，把经纬度近且日常语音业务变化规律近的小区合并成不同的细分区域，对小区归并成不同的区域，使区域内的小区语音业务变化为近似；后在了解每个不同区域话务变化的主要特征基础上对行政区域整体预估话务量进行分摊。

小区运营背景细分及参数配置优化
　　通常，无线网络优化主要通过调整频率计划、邻区关系、小区覆盖范围、信道 & 基站数以及小区参数这五种方式进行。其中，参数优化是在网络性能优化中常用的手段。但是，由于网络优化人员经验和知识水平不一，造成各网络优化人员往往对小区参数有着不同的理解，从而出现由于小区参数配置不合理导致网络性能较差的现象。为此，我们希望对影响小区语音和数据业务性能的主要外部因素（如：上行干扰，下行干扰、覆盖范围指数，业务量等）进行分类，了解外部因素近似的小区的性能差别，并总结这些小区在参数配置上的差别规律，从而在宏观上帮助网络优化人员在小区参数优化时有客观的参考依据，在微观上帮助网络优化人员发现特征近似的小区并能通过手工对比这些小区的参数配置差别，发现可优化的参数配置。

隐性故障预警
　　基站载波为通信信道提供具体设备，是通话信道的硬件承载体。在基站长期工作中，载波持续工作，可能出现故障。这些故障中，有些为显性，能在监控终端看到告警信息，如VSWR告警等；但有些故障却不会产生任何告警信息，同时却又干扰小区正常工作，对指标产生负面影响，这些故障被通常被定义为隐性故障。

　　我们对上述隐性故障发生时及发生前一段时间内的性能统计指标和警告信息进行分析，发现隐性故障和上述性能统计指标的变化规律。一方面，帮助网络优化人员把模糊的经验转化为量化的规则，另一方面，帮助网络优化人员发现新的规则，并把这些规则应用到实践活动中，从而及时发现和解决上述故障，提高全网性能优化效率。

网络性能指标与用户投诉相关性分析
　　用户投诉是各通信服务运营商关注的核心指标之一。通常，针对通信服务运营商的用户投诉主要分为两部分：一、对通信服务运营商提供的产品、服务或价格的投诉；二、对通信网络服务质量的投诉。第二部分投诉内容往往反映了通信服务运营商网络建设与维护中的问题，是通信服务运营商网络优化的重要导向，对用户投诉分析可以实现以下功能：一方面，通过从宏观上对各行政区域的经济规模、人口特征、相关通信服务网络主要KPI指标及投诉量进行特征刻画，并对行政区域按位置特征近似性进行分类，帮助通讯服务运营商从宏观上了解不同行政区域的通信服务网络KPI指标和投诉之间的主要差别，从而辅助通信服务运营商设计科学的、差异化的维护和优化措施，提高宏观管理的科学性和针对性；另一方面，通过定量化分析用户投诉和反映通信服务网络质量的各项主要KPI之间的关联关系，并构建相应的数学关联模型，通信服务运营商可以基于网络性能监控获得的各项KPI指标快速捕获潜在投诉高发区域，及时安排相关的网络优化人员对该区域通讯服务质量进行重点优化，从而从整体上降低通信服务网络质量方面的投诉率，提高客户满意度。

MOS优化分析
　　从运营商方面而言,语音质量的好坏也是反映GSM网络质量的重要因素,在日常的DT测试中,原来单纯的用语音质量(RxQual)只能用于来衡量网络侧的情况,不能真实的反映终端用户对网络的感受情况,而MOS值恰是从终端方面对语音质量的一个较为真实的反映。鉴于MOS值的重要性,对语音而言,现阶段如何优化网络,提升MOS值改善终端用户的感知度,将会是一个较为重要的方面。

　　以往的MOS路测分析往往只局限在单纯的路测设备收集的性能指标，由于路测设备采集的性能指标相对比较单一，往往让网优人员难以准确定位MOS值较低区域出现问题的真正原因，从而极大降低MOS路测优化的效率。通过本MOS优化分析解决方案，我们一方面通过定量分析手段分析MOS路测时相关性能指标和MOS值之间的定量关系；另一方面，我们通过MOS路测时采集的经纬度信息来结合MOS路测值和MOS路测时段相关小区性能指标和参数配置，发现MOS指标差异和上述小区性能指标和参数配置差异之间的定量关系，从而为MOS路测优化人员提供客观的指导性意见。

基于数据业务的网络资源效率提升
　　传统的无线信道资源规划是采用坎贝尔算法，该算法存在很多人为的前提假设，如：整片区域各小区业务配比相同，各小区重传率相同等。而事实上，在不同场景下各数据业务的占比分布是有较大差异的，采用相同的全局配置将造成局部资源浪费或资源紧张，影响用户对业务的使用体验，这种坎贝尔算法的前提假设使得信道规划结果较为粗糙。另外该算法只能计算小区数据信道的总需求数，而无法区分静/动态信道配置，实际应用中存在着无法大规模进行快速部署等问题。

　　所以用户行为和业务类型的资源分配将成为移动网络的必然选择。我们将通过数据快照系统（深度包检测），基于用户行为区分出不同场景下的数据业务类型分布，然后通过小区聚类分析及决策树或推导公式，找出该场景下小区的信道配置方式，并提出优化方案。

　　我们的研究结果基于实际网络中的用户行为，对小区可精确配置动/静态信道资源。使得网络性能更加有效贴近用户实际感知的同时，使得网络的数据信道资源配置更加合理化。