基于信令的鐵路網(wǎng)絡(luò)和用戶行為分析系統(tǒng)專題案例申報-(2014年1月25日)V01

中國移動性能管理系統(tǒng)

基于信令的鐵路網(wǎng)絡(luò)和用戶行為分析系統(tǒng)專題案例申報材料——北京公司/諾基亞通信網(wǎng)絡(luò)2014年/1月/25日

目錄問題背景分析目標分析思路系統(tǒng)實現(xiàn)創(chuàng)新點數(shù)據(jù)源應(yīng)用效果推廣建議

背景問題背景交通干線成功率2011年以來集團多次通報全國各省2012年成為北京公司績效考核指標基于網(wǎng)管統(tǒng)計的方法（非專網(wǎng)）：統(tǒng)計指標不僅包含列車用戶，也會包括沿線的居民區(qū)用戶或者其他道路的用戶，特別是在交通狀況復雜的城區(qū)，統(tǒng)計指標明顯偏離列車手機用戶感知；傳統(tǒng)的道路測試的方法：高成本：測試往往需要耗費大量人力物力；低效率：由于列車運營的時間固定性，測試人員的測試時間也無法靈活掌握；偶然性：測試條件的限制，一對一的呼叫必然帶來一定的偶然性交通干線成功率成為考核指標，而傳統(tǒng)網(wǎng)管及道路測試的方法無法滿足要求：

目錄問題背景分析目標分析思路系統(tǒng)實現(xiàn)創(chuàng)新點數(shù)據(jù)源應(yīng)用效果推廣建議

業(yè)務(wù)目標通過對A口信令的分析，判斷列車用戶，對這些列車用戶進行全程的信令分析和統(tǒng)計，最終實時準確地對鐵路網(wǎng)絡(luò)指標進行獲取和分析，以準確衡量列車用戶感知。分析目標

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分析思路分析思路利用A口信令，對列車經(jīng)過LAC交界處發(fā)生的集中的大量位置更新（LU）實現(xiàn)列車經(jīng)過此區(qū)域的時間段估計，在該時間段內(nèi)，針對所有發(fā)生LU事件和切換事件的用戶進行列車運行時間段內(nèi)的小區(qū)匹配，符合匹配條件的則定位為列車用戶，對這些列車用戶進行全程的信令分析和統(tǒng)計，最終實時準確地對鐵路網(wǎng)絡(luò)指標進行獲取。

分析流程

原理示意分析流程（1）選擇網(wǎng)元數(shù)據(jù)提取確定分析時段用戶篩選路徑驗證指標匯總123456選擇鐵路通過兩個LAC區(qū)的網(wǎng)元。該處最好是城市邊緣地帶，地形地貌簡單分析流程（2）選擇網(wǎng)元數(shù)據(jù)提取確定分析時段用戶篩選路徑驗證指標匯總123456利用所選取的網(wǎng)元在火車任意運營時段的信令數(shù)據(jù)，進行LU的數(shù)據(jù)提取、統(tǒng)計分析流程（3）選擇網(wǎng)元數(shù)據(jù)提取確定分析時段用戶篩選路徑驗證指標匯總123456將每秒發(fā)生的LU數(shù)據(jù)按時間序列統(tǒng)計，找到“波峰”的中心位置，同時確定其高度和寬度分析流程（4）選擇網(wǎng)元數(shù)據(jù)提取確定分析時段用戶篩選路徑驗證指標匯總123456將分析時段內(nèi)的所有發(fā)生LU或HO的用戶提取出來,并除去全程沒有任何切換和通話的用戶（全程沒有進行通話，對指標匯總無意義），作為網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析對象。分析流程（5）選擇網(wǎng)元數(shù)據(jù)提取確定分析時段用戶篩選路徑驗證指標匯總123456將用戶的信令路徑與鐵路覆蓋的實際網(wǎng)元進行匹配，去除偏離沿線小區(qū)級的用戶，保留路徑相符的用戶。依據(jù)以下原則：包含準則：用戶在一定時間內(nèi)所有占用小區(qū)必須同時在這三個區(qū)組內(nèi)均勻分布準則：經(jīng)過的區(qū)組必須是這1，2，3個分析流程（6）選擇網(wǎng)元數(shù)據(jù)提取確定分析時段用戶篩選路徑驗證指標匯總123456火車上總移動用戶1410打過電話的人數(shù)469(33.00%).打過電話且有切換的人數(shù)427(91.00%).呼叫總數(shù)1003平均每用戶呼叫個數(shù)2.13被叫總數(shù)651應(yīng)答比例64.00%兩次以上呼叫的呼叫組統(tǒng)計175兩次以上呼叫的呼叫數(shù)統(tǒng)計491掉話次數(shù)53掉話率8.00%.平均通話時長67.96平均通話時長(掉話)95.07平均每呼叫切換次數(shù)6.96

目錄問題背景分析目標分析思路系統(tǒng)實現(xiàn)創(chuàng)新點數(shù)據(jù)源應(yīng)用效果推廣建議附錄系統(tǒng)實現(xiàn)（1）系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流程如下：TrafficaVOICE/VLR/HO報告通過TrafficaRTTE的方式輸出給數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)發(fā)平臺(DDMS)，數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)發(fā)平臺將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給一級引擎；一級引擎的時間點判決模塊對VLR報告進行分析，查找出位置更新突發(fā)的時間點；一級引擎的鐵路用戶篩選模塊根據(jù)分析得到的時間點，完成該時間點下用戶的提取，并按照鐵路用戶判決算法，對提取到的用戶行為進行分析，得到鐵路用戶列表；同時一級引擎服務(wù)器上要對完成面向用戶的各項語音指標的統(tǒng)計；當一級引擎向二級引擎輸出時，要根據(jù)鐵路用戶篩選模塊得到的用戶列表來決定是否輸出該用戶的數(shù)據(jù)；在二級引擎，對輸入過來的全部用戶級統(tǒng)計指標，按照鐵路線（上下行）進行匯總；匯總后的數(shù)據(jù)保存于數(shù)據(jù)庫中；界面展現(xiàn)模塊則根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的分析結(jié)果來展現(xiàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)系統(tǒng)實現(xiàn)（2）按圖表示的路線直接選擇分析路線按日期和線路匯總當日線路運行指標按當前日期和線路匯總一天內(nèi)所有乘客數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)按當前日期和線路匯總一周內(nèi)線路運行指標走勢

系統(tǒng)功能：總體顯示線路的各項指標和近日的走勢情況系統(tǒng)實現(xiàn)（3）該專題主要分析掉話的次數(shù)和原因：按當前日期和線路匯總一天內(nèi)所有乘客數(shù)據(jù)的掉話統(tǒng)計原始數(shù)據(jù)各種掉話原因的柱狀圖掉話原因的餅圖呈現(xiàn)按車次對應(yīng)每一趟車的全程成功率、接通率和掉話率指標

專題分析——掉話原因分析

專題分析——掉話小區(qū)分析該專題主要分析掉話的次數(shù)和原因：按當前日期和線路匯總一天內(nèi)所有乘客數(shù)據(jù)的掉話統(tǒng)計原始數(shù)據(jù)各種掉話原因的柱狀圖掉話原因的餅圖呈現(xiàn)按車次對應(yīng)每一趟車的全程成功率、接通率和掉話率指標

目錄問題背景分析目標分析思路系統(tǒng)實現(xiàn)創(chuàng)新點數(shù)據(jù)源應(yīng)用效果推廣建議

本專題從“用戶感知、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、市場支撐”四個層面上進行了創(chuàng)新。1.用戶感知層面——統(tǒng)計分析可以基于實際鐵路用戶的呼叫時長，統(tǒng)計數(shù)值比傳統(tǒng)DT固定時長呼叫更加貼近客戶感知；創(chuàng)新點（1）經(jīng)過本分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出，呼叫時長平均約為70s目前DT測試通常采用的固定測試時長180s一般統(tǒng)計標準實際通話時長基于用戶的網(wǎng)元掉話、未接通統(tǒng)計客觀、可靠網(wǎng)管統(tǒng)計與實際用戶感知相去甚遠；

本專題從“用戶感知、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、市場支撐”四個層面上進行了創(chuàng)新。2.網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃層面——根據(jù)呼叫位置、時長，可以精細化配置各種資源；創(chuàng)新點（2）鐵路用戶偏向于離京或進京之初打電話，這種傾向性在靠近車站等明顯標識物時更為明顯查找鐵路用戶的呼叫位置和時間，為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、優(yōu)化和維護提供精確依據(jù)；

本專題從“用戶感知、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、市場支撐”四個層面上進行了創(chuàng)新。3.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化層面——采樣方便，樣本點多，比DT克服了偶然因素導致的指標突降和波動；突破常規(guī)DT受列車運營時間、空間的限制。創(chuàng)新點（3）傳統(tǒng)鐵路優(yōu)化優(yōu)化的間隔少則1周，多則2～3周，如果調(diào)整不合理，還得觀察。。。傳統(tǒng)鐵路測試只有一對測試終端作為主被叫，偶然性較大，對優(yōu)化的驗證可能起不到效果甚至會有負面效果常規(guī)鐵路DT要提前買票，遇到節(jié)假日、重要保障（如十八大），工作無法，而這正好是最需要提高鐵路網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，提高用戶感知的時候本系統(tǒng)當天調(diào)整、第二天可以觀察效果。優(yōu)化密度可以加大，無意義等待減少90%以上精準識別的前提下，有海量數(shù)據(jù)作為支撐，排除偶然和指標波動不受列車運營時間、空間限制

本專題從“用戶感知、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、市場支撐”四個層面上進行了創(chuàng)新。4.市場支撐層面——憑借“信令峰值”匹配，確定用戶車次、用戶行為，可有效支撐市場開展個性化的業(yè)務(wù)。創(chuàng)新點（4）DT已有小區(qū)切換鏈的方法本項目一對測試終端，采樣點少，無其他相關(guān)信息；容易誤判斷；很難定位到車次，且小區(qū)切換鏈的統(tǒng)計，無法統(tǒng)計整車移動用戶（未發(fā)生業(yè)務(wù)的用戶）信息；信息量有限精確識別；可以定位到車次；移動用戶全包含，可根據(jù)用戶的呼叫地點，列車移動用戶占比等信息開展相關(guān)市場拓展業(yè)務(wù)；

目錄問題背景分析目標分析思路系統(tǒng)實現(xiàn)創(chuàng)新點數(shù)據(jù)源應(yīng)用效果推廣建議附錄

數(shù)據(jù)源本系統(tǒng)數(shù)據(jù)源主要為：A口信令，資源數(shù)據(jù)（小區(qū)信息等），鐵路沿線配置數(shù)據(jù)（如鐵路線，車次，鄰近小區(qū)等映射關(guān)系）等。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

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直接經(jīng)濟效益（月）：應(yīng)用效果

單價（往返1次）平均月條次數(shù)投資額度公路鐵路傳統(tǒng)測試方法（實際）￥1,8601018￥52,080傳統(tǒng)測試方法（按需等效）￥1,860300540￥1,562,400創(chuàng)新項目￥0300540￥0注：按照傳統(tǒng)外包測試的方法，實際每月測試次數(shù)無法滿足日常優(yōu)化需要，故可按照測試單價折算出按需等效的外包測試投資額度網(wǎng)絡(luò)分析和優(yōu)化緊跟高鐵建設(shè)和發(fā)展的速度，通過用戶行為分析+網(wǎng)絡(luò)側(cè)分析，最終定位問題，提高交通干線用戶的感知，提升移動品牌效益

社會效益：系統(tǒng)現(xiàn)網(wǎng)運行效果隨著系統(tǒng)的成功上線，鐵路優(yōu)化和維護的力度和粒度都得到明顯的增強，有力的支撐了鐵路沿線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，提升了用戶感知！在鐵路網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升上，網(wǎng)絡(luò)部實現(xiàn)了自動考核、網(wǎng)優(yōu)中心實現(xiàn)了自動取數(shù)驗證和內(nèi)部考核。系統(tǒng)現(xiàn)網(wǎng)運行效果網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋率提升百分比網(wǎng)絡(luò)覆蓋率提升的比例，平均到月>3%網(wǎng)絡(luò)故障率下降百分比網(wǎng)絡(luò)故障率降低的比例，平均到月50%故障處理及時性百分比故障處理時間縮短的比例，平均到月>700%

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推廣方式建議在集中性能管理平臺上實現(xiàn)對鐵路用戶的行