CN107093034A - 一种无线网效益分析方法 - Google Patents

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杨芙蓉
余扬尧
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    • H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic

Abstract

本发明涉及无线网大数据统计技术领域，公开一种无线网效益分析方法，包括：将全省区县和乡镇分为若干类；根据各乡镇及各类乡镇的平均行政村覆盖率、各乡镇及各类乡镇的平均单站话务量，输出按照各乡镇的行政村覆盖率与各乡镇的平均单站话务量为坐标的乡镇画像，将同类乡镇的平均行政村覆盖率和同类乡镇的平均单站话务量作为参考标准值，将各乡镇分为四种投资需求的乡镇类型；获得各区县中每种投资需求类型的乡镇数量；获得各区县中每种投资需求类型的乡镇占比；再获取各区县中每种投资需求类型的乡镇占比与各类区县中每种投资需求类型的乡镇占比的差值，获得差值的最大值对应的区县的投资需求类型，确定为区县的投资需求类型，实现精准定位投资。

Description

一种无线网效益分析方法
技术领域
本发明涉及无线网大数据统计技术领域，尤其涉及一种无线网效益分析方法。
背景技术
随着LTE网络建设的逐步推进，LTE网络已基本覆盖市(州)和县(市、区)的城区、郊区、乡镇、重要景区、主要道路及工业园区、政企客户、发达行政村等区域，后续网络建设要求更加精细化，同时随着建设投资的逐步下滑，需要更加关注网络建设的效益性，如何在满足用户发展对网络覆盖需求的同时，又能产生较好的经济效益，是当前运营商普遍关注的问题。
现有的无线网投资分配传统模式主要采用“分公司上报需求，省公司下达资金”的方式，存在以下缺陷：
(1)投资需求大：分公司夸大实际需求，漫天要投资。
(2)投资效益差：省公司主要参考历年来的投资规模和市场发展情况，粗略估算各分公司投资规模，采用简单粗暴的方式下达资金，导致投资分配缺乏科学性、精准性。
因此，现有的投资分配方式缺乏科学性，无法精准定位投资，造成投资效益差。
发明内容
本发明实施例提供了一种无线网效益分析方法，解决了现有投资分配方式缺乏科学性，无法精准定位投资，造成投资效益差的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种无线网效益分析方法，包括如下内容：
根据经济因素、人口因素、地形因素将全省区县分为若干类，根据人口因素和地形因素将全省乡镇分成若干类；
根据各乡镇的行政村覆盖率、各类乡镇的平均行政村覆盖率、各乡镇的平均单站话务量、各类乡镇的平均单站话务量，采用波士顿矩阵分析法对乡镇进行画像，输出按照各乡镇的行政村覆盖率与各乡镇的平均单站话务量为坐标的乡镇画像，根据同类乡镇的平均行政村覆盖率和同类乡镇的平均单站话务量为参考标准值，将各乡镇分为四种投资需求的乡镇类型；
根据各乡镇分成的四种投资需求的乡镇类型的数量，按照各类乡镇的预设加权值，获得各区县中每种投资需求类型的乡镇数量；
根据各区县中每种投资需求类型的乡镇数量以及各区县中乡镇数量，获得各区县中每种投资需求类型的乡镇占比；
获取各区县中每种投资需求类型的乡镇占比与各类区县中每种投资需求类型的乡镇占比的差值，获得差值的最大值对应的区县的投资需求类型，确定为该区县的投资需求类型。
本发明实施例至少具有如下技术效果或优点：
由于采用将全省的区县和乡镇根据经济因素、人口因素、地形因素进行划分，然后根据各乡镇的行政村覆盖率、各类乡镇的平均行政村覆盖率，各乡镇的平均单站话务量、各类乡镇的平均单站话务量，输出按照各乡镇的行政村覆盖率与各乡镇的平均单站话务量为坐标的乡镇画像，从而根据同类乡镇的平均行政村覆盖率和同类乡镇的平均单站话务量作为参考标准值，将各乡镇分为四种投资需求的乡镇类型，然后根据各区县中每种投资需求类型的乡镇占比以及各类区县中每种投资需求类型的乡镇占比的差值，获得差值最大时，对应的区县的投资需求类型，确定为该区县的投资需求类型，进而能够通过分配算法，实现了资源分配更科学、更精准，能够精准定位投资。
附图说明
图1为本发明实施例中无线网效益分析方法的步骤流程示意图；
图2为本发明实施例中生成个乡镇画像输出的示意图。
具体实施方式
本发明实施例通过提供一种无线网效益分析的方法，解决了现有的投资分配方式缺乏科学性，无法精准定位投资，造成投资效益差的技术问题。
为了解决上述技术问题，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
本发明实施例通过提供一种无线网效益分析的方法，如图1所示，包括：S101，根据经济因素、人口因素、地形因素，将全省区县分为若干类，根据人口因素和地形因素将全省乡镇分为若干类。
该S101中，具体包括：基于DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光强度遥感数据测算各区县和各乡镇的人口密度。具体地，将夜间灯光强度图按照该省区县行政划分界限矢量图进行切割，提取各区县内的夜间灯光强度统计值，然后分成三类区域，即城市区域、农村有灯光区域、农村无灯光区域，将统计的各区县夜间灯光强度值与各区县人口统计数据建立关联匹配，接着将这三类区域的处理所得数据分别进行三次多项式回归建模，得到各区县行政单位灯光栅格与人口密度的对应关系表，最后，计算各区县、各乡镇人口密度。接着，在获得各区县和各乡镇的人口密度之后，根据各区县的GDP、人口密度、城镇化率进行对应的预设加权，将各区县经济因素分成若干类，比如，根据各区县的GDP、灯光测算的人口密度、城镇化率按照50％、25％、25％进行预设加权，从而将区县经济因素分成6类。然后，将各区县和各乡镇的地形分成若干类。例如，将四川省的6类地形映射成3类，具体如下表：
最后，通过对各区县经济因素和地形因素按照对应的第一预设加权处理，将各区县分为若干类，比如，通过将区县经济因素70％和地形因素30％的第一预设加权处理，从而将各区县分为若干类，具体可以是6类。通过对各乡镇人口密度和地形因素按照对应的第二预设加权处理，将各乡镇分为若干类。比如，通过人口密度70％和地形因素30％的第二预设加权处理，从而将各乡镇分成若干类，具体可以是5类。
S102，将各乡镇分为四种投资需求的乡镇类型。
具体地，根据各乡镇的行政村覆盖率、各类乡镇的平均行政村覆盖率、各乡镇的平均单站话务量、各类乡镇的平均单站话务量，采用波士顿矩阵分析法对乡镇进行画像，输出按照各乡镇的行政村覆盖率与各乡镇的平均单站话务量为坐标的乡镇画像，根据同类乡镇的平均行政村覆盖率和同类乡镇的平均单站话务量作为参考标准值，将各乡镇分为四类投资需求的乡镇类型。
具体地，该各乡镇的行政村覆盖率P1等于各乡镇下辖已覆盖行政村数量A1除以对应的各乡镇下辖的所有行政村数量B1。
各类乡镇的平均行政村覆盖率P2等于各类乡镇下辖的已覆盖行政村数量A2除以对应的各类乡镇下辖的所有行政村数量B2。
各乡镇的平均单站话务量H1等于各乡镇所有基站的单站话务量C1除以对应的各乡镇基站数量D1。
各类乡镇的平均单站话务量H2等于各类乡镇所有基站的单站话务量C2除以对应的各类乡镇基站数量D2。
在同一类乡镇中，根据各乡镇的行政村覆盖率P1以及各乡镇的平均单站话务量H1作为横纵坐标点，描绘出各乡镇在该坐标上的分布，然后再根据各类乡镇的平均行政村覆盖率P2和各类乡镇的平均单站话务量H2作为参考标准值，将坐标分为四个区域，这四个区域分别是追赶区，市场优先区、均衡区、网络优先区。具体地，当该乡镇的行政村覆盖率和平均单站话务量均小于对应的该类乡镇的行政村覆盖率和对应的该类乡镇的平均单站话务量，则该乡镇属于追赶区类型；当该乡镇的行政村覆盖率小于对应的该类乡镇的行政村覆盖率，该乡镇的平均单站话务量大于或等于对应的该类乡镇的平均单站话务量，则该乡镇属于网络优先区类型；当该乡镇的行政村覆盖率大于或等于对应的该类乡镇的行政村覆盖率，该乡镇的平均单站话务量小于该类乡镇的平均单站话务量，则该乡镇属于市场优先区类型；当该乡镇的行政村覆盖率大于或等于对应的该类乡镇的行政村覆盖率，该乡镇的平均单站话务量大于或等于对应的该类乡镇的平均单站话务量，该乡镇属于均衡区类型。具体如图2所示。
接着，执行S103，根据各乡镇分成的四种投资需求的乡镇类型的数量，按照各类乡镇的预设加权值，获得各区县中每种投资需求类型的乡镇数量。
各区县中每种投资需求类型的乡镇数量SQi的计算公式：
其中，SXi为每类乡镇中各种投资需求类型的乡镇数量，i为对应的投资需求类型的乡镇的投资需求类别，Gj为每类乡镇的预设加权值，j为对应的各类乡镇的类别，N为若干类乡镇的类别数。
具体地，对各区县下辖的“网络优先区类型”、“市场优先区类型”、“均衡区类型”、“追赶区类型”的乡镇数量按照各类乡镇的预设加权值进行加权处理，其中，以5类乡镇类型为例，第一类乡镇的加权值为30％，第二类乡镇的加权值为25％，第三类乡镇的加权值为20％，第四类乡镇的加权值为15％，第五类乡镇的加权值为10％，获得各区县中每种投资需求类型的乡镇数量。
例如，各区县中属于网络优先区类型的乡镇数量＝第一类乡镇中网络优先区类型的乡镇数量*30％+第二类乡镇中网络优先区类型的乡镇数量*25％+第三类乡镇中网络优先区类型的乡镇数量*20％+第四类乡镇中网络优先区类型的乡镇数量*15％+第五类乡镇中网络优先区类型的乡镇数量*10％。
当然，各区县中属于市场优先区类型的乡镇数量、各区县中属于均衡区类型的乡镇数量、各区县中属于追赶区类型的乡镇数量均类似于上述的计算式。
然后，执行S104，根据各区县中每种投资需求类型的乡镇数量以及各区县中乡镇数量，获得各区县中每种投资需求类型的乡镇占比。
具体地，该各区县中每种投资需求类型的乡镇占比Z1等于各区县中每种投资需求类型的乡镇数量SX除以该区县中总的乡镇数量SQ。
以各区县中属于网络优先区类型的乡镇占比为例，各区县中属于网络优先区类型的乡镇占比＝各区县属于网络优先区类型的乡镇数量/(该类所有区县中属于网络优先区类型的乡镇数量+该类所有区县中属于市场优先区类型的乡镇数量+该类所有区县中属于均衡区类型的乡镇数量+该类所有区县中属于追赶区类型的乡镇数量)。
当然，各区县中属于市场优先区类型的乡镇占比、各区县中属于追赶区类型的乡镇占比、各区县中属于均衡区类型的乡镇占比的计算式类似于上述式子。
对应的各类区县中每种投资需求类型的乡镇占比Z2等于每类区县中各区县的每种投资需求类型的乡镇数量总和SXL除以该类区县中总的乡镇数量SQL。具体的计算过程在本发明实施例中就不再详细赘述了。
最后，S105中，获取各区县中每种投资需求类型的乡镇占比与各类区县中每种投资需求类型的乡镇占比的差值，获得差值的最大值对应的区县的投资需求类型，确定为该区县的投资需求类型。
具体地，差值的最大值＝MAX((各区县中属于网络优先区类型的乡镇占比-各类区县中属于网络优先区类型的乡镇占比)，(各区县中属于市场优先区类型的乡镇占比-各类区县中属于市场优先区类型的乡镇占比)，(各区县中属于追赶区类型的乡镇占比-各类区县中属于追赶区类型的乡镇占比)，(各区县中属于均衡区类型的乡镇占比))。
比如，上述获得的差值最大值是网络优先区类型乡镇对应的差值，那么，该区县的投资需求类型就确定为网络优先区类型，依次类推，在本发明实施例中就不再详细赘述了。
根据上述的技术方案能够获得各乡镇具体属于哪种投资需求的类型，各个区县具体属于哪种投资类型，从而能够精准定位投资，使得投资更加科学。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种无线网效益分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据经济因素、人口因素、地形因素，将全省区县分为若干类，根据人口因素和地形因素将全省乡镇分为若干类；
根据各乡镇的行政村覆盖率、各类乡镇的平均行政村覆盖率、各乡镇的平均单站话务量、各类乡镇的平均单站话务量，采用波士顿矩阵分析法对乡镇进行画像，输出按照各乡镇的行政村覆盖率与各乡镇的平均单站话务量为坐标的乡镇画像，根据同类乡镇的平均行政村覆盖率和同类乡镇的平均单站话务量作为参考标准值，将各乡镇分为四种投资需求的乡镇类型；
根据各乡镇分成的四种投资需求的乡镇类型的数量，按照各类乡镇的预设加权值，获得各区县中每种投资需求类型的乡镇数量；
根据各区县中每种投资需求类型的乡镇数量以及各区县中乡镇数量，获得各区县中每种投资需求类型的乡镇占比；
获取各区县中每种投资需求类型的乡镇占比与各类区县中每种投资需求类型的乡镇占比的差值，获得差值的最大值对应的区县的投资需求类型，确定为该区县的投资需求类型。
2.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，所述根据经济因素、人口因素、地形因素、将全省区县分为若干类，根据人口因素和地形因素将全省乡镇分为若干类，具体包括：
基于DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光强度遥感数据测算各区县和各乡镇的人口密度；
根据各区县的GDP、人口密度、城镇化率进行对应的预设加权，将各区县经济因素分为若干类；
将各区县和各乡镇的地形分为若干类；
通过对各区县经济因素和地形因素按照对应的第一预设加权处理，将各区县分为若干类；
通过对各乡镇人口密度和地形因素按照对应的第二预设加权处理，将各乡镇分为若干类。
3.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，所述各乡镇的行政村覆盖率P1等于各乡镇下辖已覆盖行政村数量A1除以对应的各乡镇下辖的所有行政村数量B1。
4.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，各类乡镇的平均行政村覆盖率P2等于各类乡镇下辖的已覆盖行政村数量A2除以对应的各类乡镇下辖的所有行政村数量B2。
5.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，各乡镇的平均单站话务量H1等于各乡镇所有基站的单站话务量C1除以对应的各乡镇基站数量D1。
6.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，各类乡镇的平均单站话务量H2等于各类乡镇所有基站的单站话务量C2除以对应的各类乡镇基站数量D2。
7.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，所述各区县中每种投资需求类型的乡镇数量SQi的计算公式：
<mrow> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>Q</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>X</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>G</mi> <mi>j</mi> </msub> </mrow> 1
其中，SXi为每类乡镇中各种投资需求类型的乡镇数量，i为对应的投资需求类型的乡镇的投资需求类别，Gj为每类乡镇的预设加权值，j为对应的各类乡镇的类别，N为若干类乡镇的类别数。
8.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，所述各区县中每种投资需求类型的乡镇占比Z1等于各区县中每种投资需求类型的乡镇数量SX除以该区县中总的乡镇数量SQ。
9.根据权利要求1所述的无线网效益分析方法，其特征在于，所述各类区县中每种投资需求类型的乡镇占比Z2等于每类区县中各区县的每种投资需求类型的乡镇数量总和SXL除以该类区县中总的乡镇数量SQL。
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