沈阳用户行为分析课题_20100331.ppt

工具联合分析 话务模型分析 用户行为联合分析-TopN分析 TD用户行为指导建网 用户行为分析小结 内部公开▲ Theme1 Theme2 Theme3 Theme4 中文标题 字体: 黑体 字号：30-32pt 色彩：蓝色 中文副标题 字体：华文细黑 字号：20-22pt 色彩：黑色 子目录(2-5级) 字体：华文细黑 字号：18pt 色彩：黑色 内部公开▲ 中文标题 字体: 黑体 字号：30-32pt 色彩：蓝色 中文副标题 字体：华文细黑 字号：20-22pt 色彩：白色 内部公开▲ 中文标题 字体: 黑体 字号：35-47pt 色彩：主题蓝色 中文副标题 字体：华文细黑 字号：24-28pt 色彩：反白 内部公开▲ 沈阳用户行为分析 目录 课题聚焦 课题研究成果 TD用户行为？ 负荷高的小区，到底是用户多还是超级能打电话的用户耗资源？ 校园网总是拥塞，这些学生到底在用什么？ VIP用户又投诉了，什么时候掉话？什么业务？经常在哪里出没？ 经常打不通电话的小区在哪里？ 这里接通电话怎么要等这么久？ 目录 课题聚焦 课题研究成果 多维度全方位解析用户行为 不同业务： 不同业务的呼叫时长、业务量 不同覆盖场景： 可以看出用户55.7%分布在居民区，对于居民区，其站点分布也最多。其次是写字楼，然后是大学校区。 不同城区环境： 语音业务主要分布在密集城区，无论是单用户呼叫次数还是单用户话务量：密集城区一般城区郊区 R4 PS业务和HSDPA业务在单用户呼叫次数和话务量分布：密集城区一般城区 郊区 面向用户的用户行为分析 用户级 KPI分析 指标维度 对象维度 特殊分析 居民区用户 乡镇用户 写字楼用户 校园用户 异常用户 投诉用户 。。。。。。 话务模型类（ BHCA、话务量、流量、通话时长等） 质量、用户感知类（接续时延、23G重选等） 结合CDT深入分析，掌握造成用户感知度差的内因及分布，进而对症下药，提升网络整体感知度水平。 用户级KPI，结合活跃小区分析，保障关键用户群业务质量，提升TOPN差用户KPI 结合异常信令，定位和解决用户问题 VIP用户信令跟踪和全程活跃区域业务保障 CDT 时延分析 23G切换分析 TopN小区分析 起呼场强分析 终端、业务异常分析 活跃小区分布 后台网管 PS业务流量分析 CS业务话务分析 CDT提供呼叫的详细信息，由用户CDT话单及CT组成，由用户呼叫触发，通过跟踪、采集全面用户信息，进行性能分析、VIP用户服务跟踪、GIS分析及故障分析 健康卫士 用户行为分析模块基于CDT数据提取用户的话务模型相关信息，可以进行不同小区、用户组、场景的分析 网管通过后台网管流量统计结合CDT和健康卫士提取分场景/用户组的在线用户，详细分析不同情况下流量话务情况 健康卫士 呼叫分析 重选分析 话务量分析 终端分布分析 单用户话务模型分析 TD用户行为场景分析 2221.51 0.99 1009.92 631 汇总 2085.14 0.75 909.35 324 宏站 136.36 0.24 100.57 307 室内分布 分组域流量 （Gbytes） VP（erl） 语音（erl） 小区数 　 用户行为 研究 室内外（天） 室内外小区数基本1：1；语音话务量基本1：1， 数据业务70%多发生在室外 用户忙时 语音：话务集中发生在上班时间。 忙时为10：00-11：00 R4 PS：明显晚高峰现象，忙时21:00-22:00 HSDPA：明显晚高峰现象，忙时20:00-21:00 分场景小区分布 居民区占50%左右，大学校区13%左右，写字楼10%左右 1、 HSDPA业务占所有业务的86.65%，需要重点关注 2、不同覆盖场景来看，居民区仍然贡献了绝大多数的话务和流量。其次是大学城、写字楼和乡镇在PS业务的使用上为主流群体。 3、单用户模型，不同场景不同业务的侧重有所不同 用户感知联合分析 用户行为 研究 起呼场强 可以看出 1、场强-90dBm以上占95%比例左右 2、弱场的接通率最低 23G切换 长时延的RRC连接，大多数因为RRC连接请求多次重发造成 而其中的大多数由于弱场引起，14022小区-99dBm下的RRC 连接失败多次连接，造成时延过长 RRC连接时延 很多由于一个用户的连续重选导致频繁重选， 结合弱场来看，频繁从3G切换到2G的小区， 很多小区属于弱场接入失败的topN 180 191 358 11152 1028 416 17 415 11383 1025 950 67 967 11381 1025 PS切换次数 CS切换次数 系统间切换 成功次数 CID RNCID 码资源利用