论文基于信令大数据分析的网络规划应用，本文是关于网络规划相关论文写作资料范文与信令和数据分析和网络规划应用类论文例文.
【摘 要】 移动用户通信数据中包含实时位置信息、通话频率、信息频率、流量使用情况、以及手机应用使用情况、网络浏览记录等数据,充分挖掘这些数据可以用于更好的为运营商服务,同时这些数据经过匿名化处理不会泄露用户隐私.本文介绍了信令大数据分析在网络规划以及综合业务区规划中的应用,及其在提高网络规划的准确性中的作用.
【关键词】 大数据 综合业务接入区 网络规划
一、概述
国内运营商掌握着国内13 亿移动用户的通信数据,是全球最大的移动用户数据拥有者.这些数据包括用户的实时位置信息、通话频率、信息频率、流量使用情况、以及手机应用使用情况、网络浏览记录等等.但是这些资源并没有得到充分挖掘和利用,所以其中仍蕴含着无限可能.
本文即选取了其中的几个关键数据,对其在运营商网络规划中的前景进行了分析.
二、网络需求分析
在网络规划中,需求决定了建设规模.只有获得尽可能准确的需求,才能分析出精准的建设规模.但是,就目前的行业生态来看,我们的需求往往是来源于设计者的经验或者市场部门的预测,这些需求并不精准.那么,我们该如何获取精确的用户需求呢？这就用到了我们前面说到的大数据.根据移动用户的信令数据分析,我们可以找出规定区域内所有用户的位置信息,以及其一段时间内的位置变化情况.
如下图1、2 所示.
下上述两张图片反应的是北京市1 月15 日至21 日工作和非工作时间人口平均分布情况.从图中我们可以看到,上班时间：五坏内为人口密集区域,其中国贸地区、金融街地区、望京地区以及中关村地区为人口相对集中区域；下班时间：回龙观地区、天通苑地区、通州地区以及亦庄地区都为人口稠密区域.
通过以上两张图片,我们可以清楚的知道,北京市区工作时间和非工作时间人口分布情况.根据这些数据,我们就可以准确获得无线用户需求.比如国贸地区、金融街地区、望京地区、中关村地区、回龙观地区、天通苑地区、通州地区和亦庄地区这些都是人口稠密区,那么在这些区域我门就需要布置更加密集的移动基站以保证用户正常接入；而对于回龙观地区、天通苑地区、通州地区和亦庄地区,这些明显属于住宅用户相对集中的区域,那么我门就需要预留充足的家宽接入资源,以应对家宽需求的增长；而对于国贸地区、金融街地区、望京地区和中关村地区,则是集客用户相对集中的地区,我门需要在这些区域提前预留好集客接入资源,以应对集客业务需求.
从上面的例子,我们可以看到,通过大数据分析,用户的分布情况可以清晰的展现在我们面前.相比以往单纯依靠市场部门业务预测来获取需求的办法,此种方式更加准确、直观,而且也更加真实可靠.
三、综合业务区规划
利用上文的方式,获取精确的用户需求后,我们就可以更加精准的规划综合业务区.比如,以往我们只是单纯的将业务区分为城市密集区、乡镇区域以及农村区域.而现在,根据用户分布情况,我们可以更加精细地划分综合业务区,在城市密集区域中也可以精确的知道哪些区域属于人口稀疏区域,在农村地区也可以找到人口稠密地区.于是,我们的综合业务区微格化自然更加精确,对用户需求把握也更加精准,在资源投入时则可以充分做到优化合理.
这样,利用大数据分析,我们就可以在综合业务接入区微网格化的基础上进一步细分,依据客户发展需求和管理要求,根据对客户行为的分析,明确业务场景及用户规模,划分多个独立的微网格,实现网络布置的精准化.
四、信 息安全
上文所提数据属于信令数据,里面包含了很多敏感信息.比如用户的位置信息、、上网记录等等.那么这些数据的安全就至关重要.很多人就会担心,这些数据一旦泄密就会造成不可估量的严重后果.这些担心确实是很有必要的,但是也不用过于担心,因为运营商对客户的数据保护非常严密,以上数据全部进行了匿名化处理,即以上数据只有用户的位置移动信息,并没有用户,而且这些数据并不是单独化的,而是批量化的.这样就使得我们虽然可以拿到这些数据,但是却不可能获取某个单一用户的位置记录以及其他个人敏感数据.
五、总结
综上所述,利用大数据分析,我们可精确地知道规定区域内用户分布情况,以及未来用户增长预测,从而可以获知该区域内未来需要增加的建设规模情况,这将大大增加我们网络规划的准确度,从而使我们的资源投入更加合理和优化.
此文总结,此文为一篇适合信令和数据分析和网络规划应用论文写作的大学硕士及关于网络规划本科毕业论文，相关网络规划开题报告范文和学术职称论文参考文献.
参考文献：
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