5G潛在用戶大數(shù)據(jù)分析在室分投資建設(shè)中的應(yīng)用

1、    5g潛在用戶大數(shù)據(jù)分析在室分投資建設(shè)中的應(yīng)用    商挺 【摘要】    4g時代70%的業(yè)務(wù)發(fā)生在室內(nèi)，5g時代室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)體驗是樹立5g品牌的關(guān)鍵。如何做到5g室分站點選址最優(yōu)化，投資收益最大化為本文討論研究重點。本文利用安徽聯(lián)通seq大數(shù)據(jù)平臺提取的室分站點相關(guān)數(shù)據(jù)以及智慧運營平臺提取的相關(guān)用戶數(shù)據(jù)，通過多維用戶數(shù)據(jù)分析，識別高價值用戶和5g潛在用戶，并通過其常駐室分站點分布，確定室分5g價值區(qū)域?！娟P(guān)鍵詞】    5g潛在用戶    高價值用戶 

2、;   用戶數(shù)據(jù)分析    無線網(wǎng)絡(luò)投資收益    大數(shù)據(jù)分析一、概述根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺以及智慧運營平臺提取用戶使用機型、月度賬單、年齡、流量分類等維度數(shù)據(jù)，通過多維用戶數(shù)據(jù)分析，識別5g潛在用戶，獲取新建價值站址，建立5g室分站點模型并對經(jīng)營策略做了探討。二、研究背景參考互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對用戶進(jìn)行多維度（手機機型、用戶套餐、月出賬單金額等）分析，甄選出4g高價值用戶，并通過用戶流量數(shù)據(jù)及年齡分析，從4g高價值用戶中識別潛在5g用戶，建立4g高價值用戶的站點分布模型與5g潛在用戶站點分布模型，再取兩者交集，獲得5g室分新建價

3、值站點，來指導(dǎo)5g室分建站投資。三、研究方法介紹用戶數(shù)據(jù)分析分為三個階段，收集、分析、判定。要進(jìn)行用戶建模，通過室分站點下用戶的號碼、歸屬地、機型、流量數(shù)據(jù)等以及從前端收集了用戶的套餐、賬單年齡數(shù)據(jù)。選取了高價值機型作為其中一個重要的維度，我們認(rèn)為高價值終端一定程度代表了用戶本身的消費能力，如iphone8及以上、mate 20及以上、三星s9及以上等機型京東商城定價均在4000元，其次是用戶的站點流量數(shù)據(jù)，取平均dou為10g/月（宏站+室分），通過提取的數(shù)據(jù)分析，室分流量約占全網(wǎng)流量18.9%，與室分宏站站點數(shù)比例保持一致（室分站點約占全網(wǎng)站點的20%），據(jù)此，我們將室分高流量用戶的門限值

4、定為3（2*1.5）g/月（用戶平均dou的1.5倍），即716m/周。根據(jù)這兩個維度，結(jié)合從大數(shù)據(jù)平臺上取的全網(wǎng)室分用戶數(shù)據(jù)（含漫游用戶，考慮到用戶漫出情況，他省漫入用戶也是重要的分析數(shù)據(jù)），分析篩選出高價值用戶若干，并以一周內(nèi)發(fā)生流量716m以上站點為有效數(shù)據(jù)站點標(biāo)記出來。從智慧運營平臺獲取了用戶的套餐、月度消費、年齡等數(shù)據(jù)。用戶月均消費額為50元/月，將用戶月均消費75（50*1.5）元以上，且年齡在50歲以下定義為高價值用戶再結(jié)合高端機型、高流量（高視頻流量、高游戲流量分別對應(yīng)5g個人vr業(yè)務(wù)，游戲業(yè)務(wù)）維度篩選出新的用戶數(shù)據(jù)，定義為5g潛在用戶。同樣以一周內(nèi)發(fā)生流量716m以上站點為

5、有效數(shù)據(jù)站點也標(biāo)記。最后疊加取交集，為最終預(yù)測5g室分價值站點分布，應(yīng)用于指導(dǎo)初期5g室分站點建設(shè)。本文為了便于分析我們僅僅取6個維度或稱為特征值，分析模擬出用戶傾向，實際應(yīng)用可以取多維度或稱為多特征），更加精準(zhǔn)模擬出用戶畫像，預(yù)測用戶行為，為建站選址建模提供強有力的支撐，進(jìn)而精準(zhǔn)投資。四、研究結(jié)果應(yīng)用舉例通過hadoop數(shù)據(jù)庫取周流量總和大于716m的用戶，并定義為高流量用戶，顯示有13萬高流量用戶，約占全網(wǎng)用戶的10%。接下來取得高價值終端用戶24.5萬，約占全網(wǎng)用戶的18.8%，最后結(jié)合兩個維度，取得“雙高”用戶3.8萬，占全網(wǎng)3%。將一周同一站點發(fā)生流量超過716m的“雙高”用戶結(jié)合經(jīng)

6、緯度在地圖上標(biāo)記出來（一個用戶可對應(yīng)多個物理站點），從智慧運營平臺取得室分站點下用戶賬單和年齡數(shù)據(jù)，在“雙高”用戶中額外增加兩個維度進(jìn)行二次篩選，篩選出1.6萬“高機型、高流量（高視頻游戲流量）、高消費、低年齡”的高端用戶，我們定義為5g潛在用戶。兩者交集，得到63個高建設(shè)優(yōu)先級5g室分站點。五、應(yīng)用前景拓展5.1高價值站點選址建立模型，自動化篩選出5g潛在價值站點信息，來指導(dǎo)擴(kuò)容或新建優(yōu)先級，提升室分站點投資收益比。5.2室分站點下所有用戶行為分析貼近用戶分析，選取更多維度（如結(jié)合用戶網(wǎng)齡，用戶業(yè)務(wù)類型，用戶站點駐留時長等）分析室分基站下用戶的行為模式，進(jìn)行精準(zhǔn)推送。參  考  文  獻(xiàn)1陸嘉恒 hadoop