路测数据智能化分析系统项目分析报告

路测数据智能化分析系统项目分析报告诺基亚上海贝尔南通项目组2018年4月目录路测数据智能化分析系统项目分析报告11.项目背景32.项目目标及主要任务32.1主要目标32.2开发任务与内容43.创新点与效益分析53.1创新思路53.2效益分析54.预计人员需求51. 项目背景传统的簇优化工作，需要消耗大量的人力物力，且对网络问题的发掘往往不够深入仔细，对优化人员的技能水平也有较高的要求，同时，路测数据无法重复利用，关联分析，也使得路测数据价值大大降低。在人工智能时代，传统的优化工作模式需要有所改变，创建智能化数据分析云平台，从地理和时间两个维度对网络问题进行深入剖析，同时解放人力，赋予优化工作智能化。2. 项目目标及主要任务2.1 主要目标图：打造智能化数据分析云平台n 历史数据挖掘历史路测数据多维度重复利用，提升数据价值对同一路段、同一区域不同时间点上的多个路测数据进行自动化分析比对，输出覆盖恶化问题点，进一步分析具体原因（无线环境变化、不合理优化方案、设备性能下降等）n 网络智能化分析将数据导入云平台后，平台自动进行问题点的挖掘分析，并提供解决方案供人工审核实现问题点的分派、连续跟踪、打分制度等措施n 网络工参维护通过路测数据+模拟算法，对站点的经纬度、天线方位等信息进行评估，及时发现工参方位与实际方位不一致的站点，保障网络工参的准确性。n 多点协同作战引入云平台，数据长久保存，多人同时分析，多次数据对比分析，便于技术支撑团队的快速介入2.2 开发任务与内容n 阶段一：云平台搭建/软件开发第一阶段，硬件方面云服务器相关硬件配套设施开始部署，软件方面开发人员进行数据库搭建及软件平台的开发，平台通过互联网接入。n 阶段二：算法研究/数据库维护第二阶段，优化人员针对智能分析模块的算法进行研究，旨在通过机器运算自动化发现路测数据中存在的异常事件，包括但不限于：掉话、未接通、重叠覆盖、mod3干扰、切换失败、邻区缺失、天线接反、工参错误等问题。根据优化人员提供的关键字段，软件开发人员提供数据输入模板，编写关联算法，以GIS和报表方式直观呈现。n 阶段三：试运行/功能算法进一步完善使用现网实际测试数据进行平台的试运行，检查软件存在bug，与软件开发人员紧密联系进行完善，同时针对平台输出的问题点分析结果，优化人员及时介入进一步分析，对于存在误差的结果进行算法上的完善。对比人工分析和平台分析结果的差异性，核实平台分析的全面性，针对遗漏之处进行完善。n 阶段四：产品交付/试用产品交付客户使用，在日常的应用过程中，对产生的问题进一步进行分析优化，针对使用过程中产生的新需求，进行评估开发。3. 创新点与效益分析3.1 创新思路ü 首创基于海量数据的历史数据挖掘，剖析网络性能变化，评估优化方案的合理性；ü 依托智能算法打造人工智能系统，实现网络智能分析；ü 网络工参自动化核查维护，解放人力，提升工参准确性；ü 基于云平台的数据存储，实现多点协同作战，满足技术支持的快速介入3.2 效益分析基于云平台的路测数据智能化分析系统将从以下3个方面改进现有工作模式，Ø 高效性：1) 通过人工对大量的测试数据进行分析，耗时较长2) 无法智能化输出优化解决方案，对优化人员技能水平有要求Ø 全面性：1) 人工分析很难做到对网络问题进行一个全面性的挖掘2) 历史路测数据利用率低，未能根据时间趋势对网络的变化作出剖析Ø 便捷性：1) 路测数据多存储于本地或FTP服务器，不便于多人多团队协作分析2) 未能引入当下流行的云存储，实现数据的长久保存、多人同时分析、多次数据对比分析.4. 预计人员需求1) Web开发2) 大数据的关联以及聚合处理3) 服务器搭建4) 路测问题点智能算法研究