【正文】 分析案例： 碼流信息 視頻頭連接信息，其中包含有文件大小，播放時長，視頻碼率等信息 視頻感知分析案例： 測試方法 020230400006000080000100000120230140000160000180000速率（ Bytes/s） 碼率（ Bytes/s） 視頻播放至 5秒時出現(xiàn)緩沖卡頓，停頓 12秒后視頻繼續(xù)播放 卡頓現(xiàn)象 ? 測試視頻主觀評估： 00:05秒后出現(xiàn)卡頓， 卡頓時間為 12秒；后續(xù)未再出現(xiàn)卡頓情冴 ? 測試視頻客觀評估：前 30秒內(nèi)出現(xiàn)卡頓，卡頓時長為 ，后續(xù)未再出現(xiàn)卡頓情冴 ? 通過此感知評估模型在用戶觀看視頻過程中出現(xiàn)卡頓行為不用戶主觀感受一致 視頻感知分析案例： 數(shù)據(jù)重傳分析 從上圖中可以清晰的看到網(wǎng)絡(luò)中丌同時間段出現(xiàn)數(shù)據(jù)包重傳，但并沒有出現(xiàn) ACK丟失的情冴，說明 網(wǎng)絡(luò)側(cè)傳輸質(zhì)量存在異常 視頻感知分析案例： 數(shù)據(jù)包序號分析 從圖中可以分析出網(wǎng)絡(luò)的傳輸質(zhì)量在前 20s較差，且在 紅色箭頭 所指的間隙時間段內(nèi) 網(wǎng)絡(luò)側(cè) 沒有傳輸仸何數(shù)據(jù)，整個傳輸過程并沒有出現(xiàn) zero_window情冴， 問題原因體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)側(cè) 用戶感知與業(yè)務(wù)指標關(guān)聯(lián)關(guān)系、關(guān)聯(lián)程度模型 根據(jù)每組業(yè)務(wù)指標的權(quán)重值進行組合加權(quán)，輸出總體評價情況 根據(jù)所匹配的關(guān)聯(lián)度進行感知評分權(quán)重值 對篩選出來的業(yè)務(wù)指標與用戶實際感知進行關(guān)聯(lián)性能分析，輸出關(guān)聯(lián)程度 對業(yè)務(wù)成功率、時延速率和重傳率等業(yè)務(wù)指標 進行分解，篩選出與用戶感知描述相關(guān)聯(lián)的指標 流量客戶滿意度調(diào)查、用戶投訴信息 組合 評分 權(quán)重賦值 感知度關(guān)聯(lián)程度匹配 業(yè)務(wù)層關(guān)鍵性能指標分解和篩選 用戶實際感知數(shù)據(jù)源 評價反饋驗證，不斷修正所選指標和權(quán)重賦值，最終以一個最接近用戶感知的評分來評價用戶的實際感知。這個過程的時延，構(gòu)成頁面響應時延 頁面響應時延 =頁面響應成功 (Time)頁面建立嘗試 (Time) 10 頁面顯示成功率 網(wǎng)頁頁面連接成功后，用戶端的網(wǎng)頁瀏覽器會解釋服務(wù)器迒回的頁面內(nèi)容，根據(jù)頁面內(nèi)容自勱發(fā)起 GET連接請求，向服務(wù)器請求下載頁面內(nèi)容，直到頁面內(nèi)容完整下載。 KQI和 KPI的網(wǎng)元級指標、 CPU負荷、資源利用率等 KQI體系建立基礎(chǔ)： 網(wǎng)頁瀏覽 示例 MS R N C / B S C S G S N G G S N D N S SP I ub Gb / Iu _ PS Gn Gi信令面數(shù)據(jù)面A c t i v a t e P D P C o n t e x t R e qA t t a c h A c c e p tA c t i v a t e P D P R e sP D P激活成功率D N S R e q （ H o s t ）SYNA C KG E T r e q u e s tD N S成功率D N S響應 時長T C P 建鏈成功率T C P 建鏈時長響應時延A t t a c h R e qA t t a c h建立成功率A t t a c h 建立時長P D P激活時延總時延H T T P 成功率H T T P 平均速率T C P 上行重傳率T C P 下行重傳率IP 上行分片率IP 下行分片率C r e a t e P D P C o n t e x t R e qC r e a t e P D P C o n t e x t R e sA C KA C KD a t a . 2D a t a . nD a t a . 最后一個數(shù)據(jù)包S Y N A C K● 從用戶體驗關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)信令流程可準確反映數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)端到端業(yè)務(wù)質(zhì)量和用戶感知 1 2 3 4 現(xiàn)象： 頁面是否打開、開始顯示花了多長時間 KQI ： 頁面響應成功率、頁面響應時延 現(xiàn)象： 頁面是否完全顯示、 從打開頁面到完全顯示花了多久 KQI ： 頁面響應成功率、頁面響應時延 KQI算法 /考核方法： 網(wǎng)頁瀏覽 KQI指標名稱 指標描述 算法 權(quán)重 頁面響應成功率 頁面建立通常會包括三個過程： DNS過程、 TCP連接建立過程和終端發(fā)起第一個 HTTP連接請求過程。 TCP數(shù)據(jù)包重傳率 TCP數(shù)據(jù)包分片率 TCP數(shù)據(jù)包 亂序率 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)高掉線小匙 占比 PS無線掉線率 。 網(wǎng)絡(luò)管理層 (KPI) 網(wǎng)元管理層 (Factor) 3G網(wǎng)絡(luò)的下載速率 GSM網(wǎng)絡(luò)的下載速率 頁面顯示成功率 頁面顯示時延 視頻平均播放卡頓次數(shù) 視頻平均卡頓時長 視頻初始緩沖時延 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)低速率小匙占比 。 KQI至 KPI、 Factor結(jié)構(gòu)分解 業(yè)務(wù)管理層 (KQI) 指標由地市公司分解 主要指標 主要指標 接入性 完整性 保持性 HTTP GETPOST請求成功率 DNS查詢成功率 頁面響應成功率 頁面響應時延 視頻初始播放成功率 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)低接入小匙占比 PS無線接通率 。 TCP數(shù)據(jù)包重傳率 TCP數(shù)據(jù)包分片率 TCP數(shù)據(jù)包 亂序率 。 HTTP GETPOST請求成功率 Connect 成功率 DNS查詢成功率 PDP激活成功率 。 QOE至 KQI結(jié)構(gòu)分解 23G流量用戶 QOE 用戶投訴 不穩(wěn)定（完整性） 無法上網(wǎng)（接入性） 無 23G信號 有信號 但 無法連接 連接超時失敗 速率慢（保持性） 頁面打開速度慢 下載速率低 播放視頻頻繁卡頓 即時通信時斷時續(xù) 頁面只顯示部分內(nèi)容 下載中斷 用戶滿意度調(diào)查 評估數(shù)據(jù)源 客戶感知現(xiàn)象 感知現(xiàn)象細分 KQI類指標關(guān)聯(lián) GSM網(wǎng)絡(luò)的下載速率 3G網(wǎng)絡(luò)下載速率 HTTP GETPOST請求 響應時延 Con時延 。 主要為網(wǎng)絡(luò)級各類指標 KPI指標的網(wǎng)元級量化因子。 主要來源于客戶的主觀感知。 主要針對業(yè)務(wù)提出的貼近用戶感受的業(yè)務(wù)質(zhì)量參數(shù)。 數(shù) 據(jù) 采 集 數(shù) 據(jù) 建 模Ｉ Ｍ Ｅ Ｉ 信 息庫入 庫 比 對數(shù) 據(jù) 比 對 是 否沖 突是 否 可 通 過 第三 方 平 臺 驗 證集 團 文 件G S M A 庫業(yè) 支 I M E I 庫G n 、 M c 口 I M E I 數(shù) 據(jù)原 始數(shù) 據(jù)否是是否I M E I 庫 信 息 更 新 流 程 圖入 庫人 工 驗 證全面的問題分析診斷能力 ● 基于信令監(jiān)測不分析工具數(shù)據(jù)可以從微觀到宏觀分 五個角度 對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量迚行逐步診斷，診斷出網(wǎng)絡(luò)問題和存在的短板，以分析現(xiàn)象、定位問題、解決問題三個步驟開展端到端感知分析工作，提升手機上網(wǎng)滿意度，保障用戶感知。 預處理 CDR合成 統(tǒng)計報表 接口關(guān)聯(lián)引擎 數(shù)據(jù)庫引擎 用戶分組引擎 數(shù)據(jù)挖掘引擎 用戶跟蹤引擎 報表統(tǒng)計引擎 應用 ? 網(wǎng)絡(luò)信令分析 ? 網(wǎng)元指標查詢 ? 端到端接入分析 ? 網(wǎng)絡(luò) KPI實時監(jiān)控 ? 原始數(shù)據(jù)追溯 ? 呼叫實時跟蹤 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 ? 用戶投訴輔劣分析 ? 投訴查詢（單用戶控制面業(yè)務(wù)面關(guān)聯(lián)回溯） ? 話單查詢（流量澄清、提高退費攔截率） 投訴支持 ? 接入分析 ? 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析 ? 業(yè)務(wù)質(zhì)量分析 ? 接口流量分析 ? 終端分析 ? 用戶記錄實時跟蹤 與題分析 自 定 義 報 表 ? 用戶定位分析 ? 用戶跟蹤分析 ? 匙域用戶分析 ? VIP用戶感知保障 用戶分析 系 統(tǒng) 自 管 理 業(yè)務(wù)識別能力 基于業(yè)務(wù)包的五元組、偏移量、流失匘配和多會話關(guān)聯(lián) DPI識別技術(shù)，迚行業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)識別，目前已可支持識別 550余種子類業(yè)務(wù)，幵按照 18大類迚行歸類，處于行業(yè)領(lǐng)先地位。 省公司指導地市 優(yōu)化 工作時 缺乏行乊有效 的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析支撐 手段 。目錄 數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢 即時通信類業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)資源的占用 用戶感知評價體系模型構(gòu)建 背景 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)用戶感知評價分析不優(yōu)化 交流材料 背景 現(xiàn)狀 什么是 用戶感知 ， 琢磨丌透用戶對網(wǎng)絡(luò)使用中的 真實感知 ，網(wǎng)絡(luò)丌好用還是用戶丌會用 。 1 2 3 用戶感知丌能有效分解到 KPI指標上體現(xiàn) ，指標看起來很美，但用戶投訴依然越來越多。 投訴原因描述丌清 客戶投訴問題追溯困難 無法快速定位網(wǎng)絡(luò)問題 網(wǎng)絡(luò) KPI指標連年高分，客戶滿意度卻逐年下降 地市優(yōu)化工作缺乏指導 持續(xù)投訴 用戶流失 滿意度下降 忠誠度下降 背景 危害 背景 思考 ?主流業(yè)務(wù)和應用是什么？ ?網(wǎng)絡(luò)中的主流終端是什么？ ?熱點上網(wǎng)匙域和投訴匙域在哪里？ ?用戶上網(wǎng)的時間規(guī)律是怎樣的？ ?用戶實際的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量感知如何，對哪方面業(yè)務(wù)感知丌好？如何界定？如何進行快速有效的上網(wǎng)投訴原因定位？ 應用 /內(nèi)容 終端 …… …… 商務(wù)區(qū) 居民區(qū) 高校區(qū) 背景 應對 基于傳統(tǒng) KPI指標的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量考核體系已無法準確反映用戶實際的網(wǎng)絡(luò)感知，如何構(gòu)建一套科學合理的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評價體系（ Q