构建高铁业务质量评估体系：大数据驱动的优化与分析

"高铁业务质量分析专题需求文档旨在提升高铁通信网络的服务质量和用户满意度，通过构建基于大数据的分析体系，解决现有优化、投诉处理、网络维护和市场营销中的挑战。" 高铁业务质量分析专题需求文档主要关注如何利用先进的数据分析技术改进高铁通信服务。随着高铁出行的普及，对网络覆盖和服务质量的需求日益增长。目前，分析和优化主要依赖于ATU测试、人工测试以及设备性能监控，这些方法存在诸多不足，如数据单一、耗时长、难以反映真实用户感知和隐性故障等问题。 文档指出，建设目标是构建一个综合性的质量评估体系，利用信令数据、路测数据、性能数据、经济分析数据和用户投诉等多种数据源，结合用户行为、网络特性和业务特性来选取关键指标。这一系统将实现主动监控预警、问题定界、闭环管理和效果评估的全程支持。 为了达成目标，规划了两个主要方面： 1. 建立网络和业务质量评估体系，通过关联用户、网络和内容数据，形成问题定位规则和流程，实现问题的自动发现、定界和处理。 2. 应用大数据技术整合来自S1-MME、S1-U和MRO等不同系统的数据，创建基于用户感知的指标，并通过IT系统实现自动化的问题诊断、派单和闭环管理。 在数据源方面，文档提到了S1-MME和S1-U接口的数据，以及MRO（移动无线优化）数据，这些都是移动通信网络的关键组成部分，对于理解网络性能和用户行为至关重要。 在功能架构上，分析思路包括高铁用户识别和高铁小路段定位。通过对路测数据和高铁列车时刻表的比对，可以确定用户乘坐的列车和上车时间，从而精确评估用户在特定时间的位置和网络质量。 GIS评估分析则提供了RSRP（参考信号接收功率）和SINR（信号噪声比）等关键网络指标的详细视图。通过GIS地图呈现这些指标，可以直观地查看特定路段的网络状况，例如，点击某一路段可以展示其RSRP或SINR的MRO详情，帮助定位问题区域。 此外，文档还提到拖网指标，即附着和去附着次数的差值，作为衡量网络稳定性的一个指标。拖网小区MRO详情能够进一步揭示网络连接问题，有助于优化网络性能。 这个高铁业务质量分析专题需求文档的核心是利用大数据技术和GIS分析来提升高铁通信网络的质量，解决现有的优化难题，提高用户满意度，并支持更有效的网络维护和市场营销策略。