CN115062816B - 基于网络建设数据模型的业务需求预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于网络建设数据模型的业务需求预测方法，涉及数据处理技术领域，包括：从相关开通和运营系统提取政企电路基础数据；根据提取的政企电路基础数据，输出以局站为单位的客户信息；将局站归属进综合业务区，得出每个综合业务区的政企业务情况；通过网络规划预测方法对综合业务区的政企业务进行预测分析；根据综合业务区政企业务预测分析的结果，对每个综合业务区的政企热力加权计算，得到政企热力度值；根据政企业务热力度值确定各区域网络建设优先级，并通过匹配网络建设数据模型，实现政企业务建设方案快速导出，用以指导该地区政企网络建设；有效提高政企业务预测的准确性，提升政企用户业务满意度。

Description

基于网络建设数据模型的业务需求预测方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体是基于网络建设数据模型的业务需求预测方法。

背景技术

政企客户ARPU值高、离网率低，是网络建设中需要重点关注的优质客户。政企专线业务对宽带接入网络具有高速率、高带宽、高可靠、高安全的需求，在通信网络建设中具有重要地位。当前各运营商在网络建设中，一般均是当政企业务需求明确以后，再根据现有网络资源情况进行扩容或进行新建，在业务响应时间上不能满足政企业务快速开通，灵活部署的需求，业务部署时间较长；同时，在网络规划时，没有切实有效的业务预测模型和预测方法，未能形成对政企业务明确有效的业务预测以支撑网络规划和网络建设；基于以上不足，本发明提出一种基于网络建设数据模型的业务需求预测方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出基于网络建设数据模型的业务需求预测方法，通过对网络覆盖区域各要素进行综合分析，将网络带宽、电路数、时间、经纬度、客户信息等资源要素进行综合分析，分析该区域政企业务网络覆盖情况，通过网络规划方法对政企业务进行预测，赋予不同权值，输出该区域政企业务热力度值，根据政企业务热力度值确定各区域网络建设优先级，并通过匹配网络建设数据模型，实现政企业务建设方案快速导出，用以指导该地区政企网络建设；有效提高政企业务预测的准确性，提升政企用户业务满意度。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于网络建设数据模型的业务需求预测方法，包括如下步骤：

步骤一、从相关开通和运营系统提取政企电路基础数据；

步骤二、根据提取的政企电路基础数据，输出以局站为单位的客户信息；

步骤三、将局站归属进综合业务区，得出每个综合业务区的政企业务情况；

步骤四、通过网络规划预测方法对综合业务区的政企业务进行预测分析；

步骤五、根据综合业务区政企业务预测分析的结果，以每个综合业务区为单位，综合客户类型、节点数量、节点带宽、客户价值以及当地经济水平多个维度，进行每个综合业务区的政企热力加权计算，输出每个综合业务区的政企热力分析得到政企热力度值；

步骤六、网络建设模型快速匹配：根据政企热力度值，按照不同的热力度值确定网络建设优先级，导出网络建设方案，匹配网络建设数据模型，快速形成各阶段政企网络建设方案及网络投资；

步骤七、对下一年度的网络规划和建设进行需求预测，然后根据下一年度的实测数据对预测结果进行比对分析，将比对结果反馈至网络建设数据模型进行迭代优化，实现数据的动态更新调整。

进一步地，政企电路基础数据的具体提取步骤为：

从相关开通和运营系统提取现网全部带宽型电路信息，通过相关关联数据对二者进行关联，得出电路AZ端、名称、时间以及带宽信息。

进一步地，其中客户信息的具体获取过程为：

获取提取的政企电路基础数据，根据AZ端业务名称和局站信息进行拆分，从而输出以局站为单位的周边客户信息，再结合后台数据，根据局站编码，输出局站经纬度坐标；得到每个局站所覆盖的政企业务情况。

进一步地，将局站归属进综合业务区，具体为：

提取后台数据，得出综合业务区覆盖范围的边界经纬度坐标；通过经纬度算法工具，将每个覆盖政企业务的局站映射进相应的综合业务区，从而得出每个综合业务区的政企业务情况。

进一步地，所述网络规划预测方法为曲线拟合法、重力法、瑞利分布法、普及率法、季节模型法以及用户画像法中的一种或几种；具体为：

根据综合业务区内的政企业务现状，根据不同性质的客户节点进行规模和流量方面的趋势外推预测，并结合现网历年增长率进行修正，从而得出以综合业务区为单位的政企客户分类型的节点数和带宽的到达数据。

进一步地，其中，政企热力度值的具体分析过程为：

首先对客户类型进行分析，确定客户类型；所述客户类型包括政务机关、金融、OTT/互联网公司、大型企业以及其他客户；

根据客户类型确定该客户的政企业务特点，赋予不同权重建立热力模型；所述政企业务特点包括价值贡献、承载特点、电路带宽以及通达区间；

根据各业务特点权重对四个维度求和，得出单客户热力度值；对综合业务区内所有政企业务进行汇总，并对全部客户的单客户热力度值进行求和，求出该区域所有政企业务热力度值，得出综合业务区政企热力度排序。

进一步地，该方法还包括：

根据综合业务区政企热力度排序，导入热力分析模型，根据综合业务区现有设备类型，输出局站承载能力；

以综合业务局站为单位，对标业务热度和设备能力，关联承载能力与业务热度，分析网络满足情况，实现数据可视化、数据动态化。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明通过对网络现状、业务现状、客户信息等相关信息综合赋值，输出该地区政企业务的热力数值，可以方便高效的得到政企业务及政企网络的建设优先级、建设类型；通过聚焦网络、业务及客户重点，并可根据该区域各维度数据的变化，得到该区域政企业务热力度变化，对标网络能力，精准规划网络建设方案及建设类型；有效提高政企业务预测的准确性，提升政企用户业务满意度；

2、本发明通过导入开通系统、资源系统、运维保障系统等资源数据，归集各系统的海量数据，整合现有信息化资源，基于这些数据进行数据挖掘，可以有效促进和推动各信息化系统的信息资源的全面融合，实现所有相关数据资源的共享和互联互通，使原来需要多业务系统数据融合才能实现的创新服务场景成为可能，实现了各业务系统的统一开发和联合分析，提高信息化建设的投入产出比，提高网络建设效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，基于网络建设数据模型的业务需求预测方法，包括如下步骤：

步骤一、政企电路基础数据提取：从相关开通和运营系统提取现网全部带宽型电路信息，通过相关关联数据对二者进行关联，得出电路AZ端、名称、时间、带宽等完整信息；

步骤二、输出以局站为单位的客户信息：通过以上提取的电路信息，根据AZ端业务名称和局站信息进行拆分，从而输出以局站为单位的周边客户信息，再结合后台数据，根据相关关联数据（如局站编码），输出局站经纬度坐标，完成政企业务分析的基本底层数据（即每个局站所覆盖的政企业务情况）；

步骤三、将局站归属进综合业务区：进行后台数据提取，得出综合业务区覆盖范围的边界经纬度坐标；通过经纬度算法工具，将每个覆盖政企业务的局站映射进相应的综合业务区，从而得出每个综合业务区的政企业务情况；

步骤四、政企业务预测分析：根据综合业务区内的政企业务现状，根据不同性质的客户节点（如政务机关、金融、大型企业等）进行规模和流量方面的趋势外推预测，并结合现网历年增长率进行修正，从而得出以综合业务区为单位的政企客户分类型的节点数和带宽的到达数据。

在进行政企业务预测时，可以使用曲线拟合法、重力法、瑞利分布法、普及率法、季节模型法、用户画像法等规划预测方法；

步骤五、政企热力分析：以综合业务区为单位，能够根据既有光缆条件快速进行业务接入，因此政企业务承载网络的建设应以综合业务区为最小单位，同时可以根据业务及网络建设需求调整不同的网络分析颗粒度；

根据综合业务区政企业务预测分析的结果，以每个综合业务区为单位，综合客户类型、节点数量、节点带宽、客户价值、当地经济水平等多维度，进行每个综合业务区的政企热力加权计算，输出每个综合业务区的政企热力度值；具体计算方法为：

首先对客户类型进行分析，确定客户类型（政务机关、金融、OTT/互联网公司、大型企业、其他客户等）；

根据客户类型确定该客户的政企业务特点，赋予不同权重建立热力模型；所述政企业务特点包括价值贡献、承载特点、电路带宽、通达区间等；其中各项目参考权重如下：

价值贡献：政务机关、金融、OTT/互联网公司定为1.2、大型企业为1、其他客户为0.8；承载特点：金融客户要求低时延、高可靠，客户分值为1.2；政务机关客户以高可靠为主，分值为1；OTT/互联网公司以大带宽为主、可靠性要求适中，分值为1；大型企业0.8；其他客户0.6；电路带宽：OTT/互联网公司最高定为1.2、政务机关客户1、大型企业0.8、金融0.6、其他客户0.4；通达区间：根据客户性质，省际业务为1.2、省内跨地市为1、本地业务为0.8；

根据以上各项目权重对以上四个维度求和，得出单客户热力度值；后期可以根据政企业务特点及客户需求、网络资源现状等条件对各项目权重进行动态调整；

对综合业务区内所有政企业务进行汇总，并对全部客户的单客户热力度值进行求和，求出该区域所有政企业务热力度值，得出综合业务区政企热力度排序；

本发明通过对网络现状、业务现状、客户信息等相关信息综合赋值，输出该地区政企业务的热力数值，可以方便高效的得到政企业务及政企网络的建设优先级、建设类型。通过聚焦网络、业务及客户重点，并可根据该区域各维度数据的变化，得到该区域政企业务热力度变化，对标网络能力，精准规划网络建设方案及建设类型。

步骤六、网络建设模型快速匹配：根据政企热力度值，按照不同的热力度值确定网络建设优先级，导出网络建设方案，匹配网络建设数据模型，快速形成各阶段政企网络建设方案及网络投资，实现网络建设精准化、高效化，以满足政企业务快速响应的业务需求，提升政企网络资源利用率，提高网络建设资金的高效利用；具体为：

根据综合业务区政企热力度排序，导入热力分析模型，根据综合业务区现有设备类型，输出局站承载能力；

以综合业务局站为单位，对标业务热度和设备能力，关联承载能力与业务热度，分析网络满足情况，实现数据可视化、数据动态化。

步骤七、数据驱动、滚动更新：根据每个综合业务区的政企热力度值，按照降序排序，即可得出政企业务需求覆盖的迫切性，支撑网络建设统筹规划、精准投资。在下一年度的规划和建设中仍可采用此方法进行需求预测的滚动更新，实现数据的动态更新调整，以更加精准匹配政企业务需求，保证方法的科学和合理性。

本发明的工作原理：

基于网络建设数据模型的业务需求预测方法，在工作时，首先从相关开通和运营系统提取现网全部带宽型电路信息；将网络带宽、电路数、时间、经纬度、客户信息等资源要素进行综合分析，分析该区域政企业务网络覆盖情况；将每个覆盖政企业务的局站映射进相应的综合业务区，从而得出每个综合业务区的政企业务情况；结合不同性质的客户节点进行规模和流量方面的趋势外推预测，并结合现网历年增长率进行修正，以每个综合业务区为单位，综合客户类型、节点数量、节点带宽、客户价值、当地经济水平等多维度，赋予不同权值，输出该区域政企业务热力度值，根据政企业务热力度值确定各区域网络建设优先级，并通过匹配网络建设数据模型，实现政企业务建设方案快速导出，用以指导该地区政企网络建设；实现网络建设精准化、高效化，以满足政企业务快速响应的业务需求，提升政企网络资源利用率，提高网络建设资金的高效利用；有效提高政企业务预测的准确性，提升政企用户业务满意度。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (1)

1.基于网络建设数据模型的业务需求预测方法，其特征在于，包括：

步骤一、从相关开通和运营系统提取政企电路基础数据；具体提取步骤为：

从相关开通和运营系统提取现网全部带宽型电路信息，通过相关关联数据对二者进行关联，得出电路AZ端、名称、时间以及带宽信息；

步骤二、根据提取的政企电路基础数据，输出以局站为单位的客户信息；其中客户信息的具体获取过程为：

获取提取的政企电路基础数据，根据AZ端业务名称和局站信息进行拆分，从而输出以局站为单位的周边客户信息，再结合后台数据，根据局站编码，输出局站经纬度坐标；得到每个局站所覆盖的政企业务情况；

步骤三、将局站归属进综合业务区，得出每个综合业务区的政企业务情况；具体为：

提取后台数据，得出综合业务区覆盖范围的边界经纬度坐标；通过经纬度算法工具，将每个覆盖政企业务的局站映射进相应的综合业务区，从而得出每个综合业务区的政企业务情况；

步骤四、通过网络规划预测方法对综合业务区的政企业务进行预测分析；所述网络规划预测方法为曲线拟合法、重力法、瑞利分布法、普及率法、季节模型法以及用户画像法中的一种或几种；具体为：

根据综合业务区内的政企业务现状，根据不同性质的客户节点进行规模和流量方面的趋势外推预测，并结合现网历年增长率进行修正，从而得出以综合业务区为单位的政企客户分类型的节点数和带宽的到达数据；

步骤五、根据综合业务区政企业务预测分析的结果，以每个综合业务区为单位，综合客户类型、节点数量、节点带宽、客户价值以及当地经济水平多个维度，进行每个综合业务区的政企热力加权计算，输出每个综合业务区的政企热力分析得到政企热力度值；具体分析过程为：

首先对客户类型进行分析，确定客户类型；所述客户类型包括党政、金融、OTT/互联网公司、大型企业以及其他客户；

根据客户类型确定该客户的政企业务特点，赋予不同权重建立热力模型；所述政企业务特点包括价值贡献、承载特点、电路带宽以及通达区间；

根据各业务特点权重对四个维度求和，得出单客户热力度值；对综合业务区内所有政企业务进行汇总，并对全部客户的单客户热力度值进行求和，求出区域所有政企业务热力度值，得出综合业务区政企热力度排序；

步骤六、网络建设模型快速匹配：根据政企热力度值，按照不同的热力度值确定网络建设优先级，导出网络建设方案，匹配网络建设数据模型，快速形成各阶段政企网络建设方案及网络投资；

步骤七、对下一年度的网络规划和建设进行需求预测，然后根据下一年度的实测数据对预测结果进行比对分析，将比对结果反馈至网络建设数据模型进行迭代优化，实现数据的动态更新调整；

该方法还包括：

根据综合业务区政企热力度排序，导入热力分析模型，根据综合业务区现有设备类型，输出局站承载能力；

以综合业务局站为单位，对标业务热度和设备能力，关联承载能力与业务热度，分析网络满足情况，实现数据可视化、数据动态化。