權(quán)笑，戴鵬程，辛潮，岳軍

（中國移動通信集團設(shè)計院有限公司，北京 100080）

1 概述

高價值區(qū)域識別與分析利用設(shè)計院研發(fā)、中國移動自主核心能力清單中的自主類產(chǎn)品——基于多數(shù)據(jù)源的綜合網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量精細化智能分析平臺，通過海量數(shù)據(jù)處理、多維關(guān)聯(lián)和深入分析，結(jié)合當?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)發(fā)展情況和特點，構(gòu)建以流量、業(yè)務(wù)、用戶、終端和競對覆蓋等為基礎(chǔ)的價值評估體系。同時，利用地理信息系統(tǒng)和程序化操作，可以自動聚合輸出當?shù)豅TE網(wǎng)絡(luò)高價值區(qū)域，實現(xiàn)了價值理論與網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化相結(jié)合，解決了高價值場景識別和規(guī)劃優(yōu)化工作中的痛點和難點問題，為提高規(guī)劃優(yōu)化投資效率提供了理論指導(dǎo)和技術(shù)支撐。

2 高價值評估體系

高價值評估體系是進行高價值區(qū)域識別的基礎(chǔ)，目的是對小區(qū)逐一進行價值評分，確定高價值小區(qū)清單。

評估體系的建立步驟如下：

（1）確定輸入輸出；高價值評估的輸入是各類數(shù)據(jù)，包括S1-U數(shù)據(jù)、MR數(shù)據(jù)、工參數(shù)據(jù)、經(jīng)分數(shù)據(jù)；高價值評估的輸出是所有小區(qū)價值評分清單。

（2）評估維度選取及權(quán)重：價值維度從可能帶來的經(jīng)濟價值和社會價值兩個方面綜合考慮： 經(jīng)濟價值：從投資回報角度，能夠直接或間接體現(xiàn)通信消費，權(quán)重較高；社會價值：從社會影響角度，能夠體現(xiàn)重要性、廣泛性、競爭性和影響力等，權(quán)重相對降低。

根據(jù)輸入數(shù)據(jù)類型，可以將評估體系歸納總結(jié)為流量、業(yè)務(wù)、用戶、終端和競對覆蓋五大維度，如圖1所示。

價值維度的權(quán)重可以通過定性分析進行排定，如表1所示。

2.1 各維度指標設(shè)計思路

各維度指標需要從指標類型設(shè)計、指標權(quán)重設(shè)計、評分方法設(shè)計和門限閾值設(shè)定4個方面進行，如圖2所示。

圖1 價值維度與評估維度

圖2 評估指標設(shè)計思路

指標種類設(shè)計思路：體現(xiàn)總量+體現(xiàn)高端占比+低相關(guān)性；

指標權(quán)重設(shè)計思路：直接與收益相關(guān)的權(quán)重最高；

評分方法設(shè)計思路：既要突出高價值小區(qū)的分數(shù)和排名，又要兼顧整體分數(shù)不能差距太大。同時，也要避免超高小區(qū)價值得分對整體得分的影響；

門限閾值設(shè)定原則：符合各類規(guī)范要求或一般理解，同時考慮當?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)發(fā)展實際需求和具體目標。

指標種類、權(quán)重、評分方法和門限閾值與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展情況和網(wǎng)絡(luò)發(fā)展目標緊密相關(guān)，不能以一概全、僵化標準，而是利用辯證利用高價值評估的方法論對具體情況進行具體分析、具體操作。

2.2 評估體系修正

確定維度、指標、權(quán)重、評分方法之后，就可以對全網(wǎng)所有小區(qū)進行價值分數(shù)評定，輸出所有小區(qū)價值分數(shù)清單。之后，通過指標結(jié)果、評分結(jié)果的合理性對評估體系進行修正，主要從以下兩個方面進行操作。

2.2.1 指標降維

降低維度是利用主成分分析法對所有指標結(jié)果進行分析，得出指標間所含公共信息的程度，針對公共部分進行操作，最終降低指標維度、簡化指標操作復(fù)雜度。

PCA (Principal Component Analysis，主成分分析)是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法，通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量，常用于高維數(shù)據(jù)的降維。具體步驟包括：（1）指標維度矩陣化；（2）去平均；（3）計算協(xié)方差矩陣；（4）計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量；（5）將特征值從大到小排列，取前N個特征向量；（6）將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到上述N個特征向量構(gòu)建的新空間中（假設(shè)N維數(shù)據(jù)可以滿足可信度門限）。

相關(guān)性分析主要運用于指標維度間整體所含公共信息不明顯，而局部指標維度間公共信息很高的情況。對相關(guān)性高于90%的指標進行精簡，實現(xiàn)局部降維，降低復(fù)雜度。例如，上下行流量之間的相關(guān)性超過90%，所以兩個指標只需選取其一即可表征該維度的內(nèi)容。

表1 維度權(quán)重定性分析

主成分分析方法降維科學嚴謹，但降維后已不再是原有指標，而是由原有指標組成的綜合指標，不便于描述含義，適用于整體指標間所含公共信息較多的情況；相關(guān)性分析降維簡單易行，降維后仍是原有指標的子集，適用于局部指標間所含公共信息較多的情況。

實際工作中，兩種方法需要具體情況靈活使用。

2.2.2 高價值評估門限

設(shè)定高價值評估分數(shù)門限一般有兩種思路，一是數(shù)值分析法，二是固定比例法。數(shù)值分析法可以通過窮舉所有小區(qū)價值分數(shù)，排序后分析PDF變化率較高值對應(yīng)的分數(shù)，一般存在多個較大值，還需輔助分數(shù)對應(yīng)的高價值小區(qū)數(shù)量總和選擇；固定比例法，一般由使用方按照當?shù)貙嶋H情況和工作需要劃定，直接取價值分數(shù)Top N的小區(qū)作為高價值小區(qū)。數(shù)值分析法，方法科學結(jié)果可信；固定比例法，簡單直接貼近實際。實際工作中，一般加兩種思路結(jié)合使用，效果最佳。

3 高價值區(qū)域識別與聚合

將高價值小區(qū)聚合為高價值區(qū)域，可以使關(guān)注目標從離散的站點轉(zhuǎn)變?yōu)檎w區(qū)域，從宏觀角度量化呈現(xiàn)區(qū)域價值情況，形成重點保障與優(yōu)化區(qū)域，同時也為提高規(guī)劃、設(shè)計、優(yōu)化和運維等環(huán)節(jié)的投資效率提供了理論指導(dǎo)和技術(shù)支撐。

高價值區(qū)域識別與聚合重點：

（1）高價值區(qū)域識別：尋找高價值小區(qū)周圍滿足距離門限范圍內(nèi)的高價值小區(qū)，不斷迭代最終將每個高價值站點標注唯一的區(qū)域編號。

（2）高價值區(qū)域匯聚：將篩選過的高價值區(qū)域內(nèi)的小區(qū)，在凸包算法的基礎(chǔ)上通過修正Graham掃描法自動聚合生成高價值區(qū)域圖層。

4 高價值區(qū)域分析

某城市通過高價值區(qū)域識別與聚合后，共輸出了19個高價值區(qū)域，區(qū)域內(nèi)指標如表2所示。19個高價值區(qū)域面積共計47.51 km2、占整個城市0.75%；區(qū)域內(nèi)所有小區(qū)數(shù)量占比4.73%，價值得分占比7.66%，流量占比高達12.02%。較小的高價值區(qū)域、較少的小區(qū)得到了較高的價值得分、貢獻了很高的流量，充分說明了高價值區(qū)域識別的準確性和合理性。

高價值區(qū)域內(nèi)高價值小區(qū)各維度貢獻非常突出，高價值區(qū)域內(nèi)平均數(shù)量占比41.28%的高價值小區(qū)得到區(qū)域整體價值得分的53.78%、貢獻了區(qū)域內(nèi)67.63%的流量。

另外，在識別出的19個高價值區(qū)域中，不僅包含了普遍理解的高價值區(qū)域，如核心CBD、5A風景區(qū)等場景，還包括了一些傳統(tǒng)意義中的冷門場景，如城郊城中村、工業(yè)產(chǎn)業(yè)園等，如圖3所示，充分體現(xiàn)了用數(shù)據(jù)“說話”的客觀性和準確性。

5 結(jié)束語

圖3 某城市高價值區(qū)域識別結(jié)果

高價值場景是中國移動“五高一地”重點關(guān)注的場景類型，但目前缺乏有效的識別手段。本次高價值區(qū)域識別與分析，利用了信令數(shù)據(jù)、MR數(shù)據(jù)、工參數(shù)據(jù)、經(jīng)分數(shù)據(jù)等多維數(shù)據(jù)源，充分挖掘了數(shù)據(jù)價值，建立了價值評估體系，從經(jīng)濟價值和社會價值兩個層面對網(wǎng)絡(luò)發(fā)展情況進行多維度評估和分析，實現(xiàn)了高價值區(qū)域的聚合與自動生成，開展了區(qū)域價值分析，解決了高價值場景識別和規(guī)劃優(yōu)化工作中的痛點和難點問題，為提高規(guī)劃優(yōu)化投資效率提供了理論指導(dǎo)和技術(shù)支撐。

表2 高價值區(qū)域合理性分析

參考文獻

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