智能大数据，让预测有章可循

       5G时代来临，我们正在步入新的数字化时代，未来存在着更多的不确定性，因此，做好业务的滚动规划更加重要。数据分析和业务预测是滚动规划的基础，利用智能大数据平台，我们可以在海量的数据中快速学习迭代，及时修正预测数据，提升预测的精度，为运营商战略发展提供数据支撑。

       运营商在日常运营中积累了海量的数据，包括运营数据、业务数据、网络数据、用户数据以及其他基础数据等。大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情发生的概率，让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”，是大数据与传统数据分析的最大不同。运营商基于这些海量的大数据，叠加人工智能技术，能够拉通现有的业务域、管理域和运营域，打造以价值运营为中心的统一的智能数字化平台，提升自身的运营水平。智能化大数据平台可以为未来的业务发展提供及时精确的预测能力，大数据的金矿价值就凸显了出来。

       图1的统一智能大数据平台，提供数据分析、场景识别、模型设计训练、模型/算法库、复用标注管理、监控服务等一系列AI紧耦合的能力支持。业务平台通过业务共享，构建核心业务中心，共享业务单元服务能力，提供业务的快速组合，实现对业务、容量、覆盖、收入等数据的精准预测，为运营商精准营销提供支撑。

           图1   统一智能大数据平台

       在实际应用中，在用户和业务维度，基于业务、用户不同维度数据的分析，首先实现精准的用户洞察，然后按照用户洞察，对用户进行分类。通过用户洞察和分类，可以对不同类型的用户进行准确定位，根据训练模型实现对用户行为的精确预测，给用户推荐适合的产品，并跟踪用户反馈信息，完成业务闭环优化。

我们通过一个案例来介绍如何利用智能大数据平台完成业务分析和推荐。

       第一步，用户洞察：通过分析用户使用的业务类型、业务占比和时间分布、地理位置分布等来了解用户业务使用的详细信息。

       第二步，用户分析：通过用户洞察，对不同类型的用户进行分类，找出用户消费的习惯和喜好。

       第三步，用户预测：根据用户的消费习惯和喜好，将分类用户带入模型中进行迭代分析，对用户可能感兴趣的新业务和资费包进行分析预测，提供最能匹配用户消费倾向的业务报告。

       第四步，业务推荐及反馈：针对不同类型的用户进行业务推荐，定期跟踪用户新业务使用的情况，形成反馈，进行迭代，不断修正模型，形成闭环。

       在这个案例中，通过用户洞察和精准的预测，提高了业务销售转化率和实际收入，同时提升了用户满意度，实现用户和运营商的共赢。

       在网络维度，以用户和业务规划引导，分析现网运行数据，实现网络洞察，对网络容量、覆盖、性能指标、流量等进行精确预测，实现网络的精准规划。网络运行过程中，实时跟踪网络指标和用户体验等信息，完成网络规划的闭环优化。

       我们再通过一个实际的案例来介绍如何利用智能大数据平台，做好5G网络的精准规划。

       第一步，根据现有4G网络数据，收集用户分布、流量分布、业务类型分布、用户感知和投诉等数据，形成现有网络的运营仪表盘。

       第二步，根据网络运营仪表盘，带入已有模型，进行业务分析和预测、容量分析和预测、覆盖分析和预测、用户感知分析和评估。

       第三步，根据以上分析和评估，进行5G网络业务、容量、覆盖等预测，规划出热点区域，选择站点。

       第四步，根据选择的站点和预测的数据，进行数据仿真，找出过覆盖和弱覆盖区域，进行站点的精修，去除冗余站点，补充弱覆盖站点，同时，根据预测和仿真结果对规划站点进行价值评估。

       最后，根据以上分析和评估，自动生成站点规划解决方案和评估报告，完成5G的精准规划。

       我们分享了利用智能大数据平台进行业务推荐和5G网络规划两个场景的解决方案。在实际应用中，智能大数据平台还可以实现用户预测、业务预测、收入预测、市场规模预测等，助力运营商面对5G时代的不确定性挑战。