A接口信令过程深度挖掘分析软件

电信网络信令数据分析与挖掘随着互联网的飞速发展，电信网络的数据量越来越庞大，对于运营商而言，如何利用这些数据获得商业价值，已成为了关注的重点。

而信令数据分析与挖掘，可以帮助运营商实现从庞大的数据中挖掘出有用的信息。

一、电信网络信令数据的定义电信网络信令数据是指网络间交换控制信号的数据，可以提供对网络运行的详细分析，包括用户活动、服务状态等信息。

数据内容包括呼叫时间、呼叫方、被呼叫方、呼叫类型、通话时间等信息，这些信息可以用于分析运营商的整体运营状况，以及客户行为等。

二、电信网络信令数据的应用1.客户行为分析通过电信网络信令数据分析，可以推测出用户的行为特征、习惯等信息。

例如可以针对用户呼叫的时间、呼叫频率进行分析，可以了解用户的生活规律，进而推出针对性的营销活动。

又例如，可以利用客户分群技术对用户进行分类，即针对不同的客户群体推出适合的产品和服务，提高业务量和收益。

2.网络优化通过对信令数据的分析，可以发现当前网络架构中存在的问题，并作出修改。

通过对通话记录正在建设的基站的需求进行分析，以优化基站部署和频率规划。

又通过对移动基站信令的记录和分析，解决网络一些用户服务质量的问题。

3.欺骗检测电信网络的欺骗问题是很多电信运营商面临的问题。

通过信令数据分析可以了解用户的行为，检测是否存在欺骗行为。

例如可以通过呼叫次数、呼叫持续时间、呼入呼出记录等方面进行监测。

三、电信网络信令数据分析技术1.可视化分析可视化分析是一种直观且易于理解的数据分析技术。

通过将信令数据转化为图表、表格等形式，可以为决策者提供更为直观的数据表述和洞见。

一些常用的可视化技术包括热力图、漏斗图、柱状图等。

2.机器学习机器学习技术可以使电信运营商对大数据进行自动处理和分析。

它不仅可以发现数据中的模式，还可以用于预测未来的行为趋势。

例如可以使用监督学习算法，来构建模型，预测用户间互相通话的概率。

3.数据挖掘数据挖掘技术是一种将大量数据从中获取隐含的价值并概括新信息的技术。

利用COMPASS进行网络优化一、COMPASS简介COMPASS软件是NETTEST公司对A接口和A_BIS接口信令进行统计、追踪和分析的后台软件，对所有厂家的信令分析仪都兼容，如OCEAN&MANTA PILOT、NETTEST的MPA7400系列、AGILENT37907A、TEKTRONICS的K1205系列等等。

信令接口方面的分析与话务统计、路测形成了互补，是一种非常有效网优分析方法，与交换机提供的RECORDING（CTR、MTR、PMR等）功能相似，但是数据量更大更全面，能够捕捉全部信息，大至BSC的总体性能、指标，小至基站的某个载波、时隙的所有事件（EVENT）都能体现出来，特别是路测不能发现的上行信号的测量是COMPASS的优点。

但COMPASS的缺点是：1、测量、数据处理时间很长；2、受端口的限制，每次测量只能同时监测1个BSC和最多5个基站（到目前为止）；3、测量结果分析需要结合路测、地理环境。

二、COMPASS功能块1、A接口功能以上是A接口的两个部分功能，其中包括：1、CMS Distribution：CM service 包括MOC、MTC、EMERGENCY CALL、SMSO/I、SS的次数；2、LU Distribution：包括normal\periodic，attached/deattached的次数；3、每个CELL的HO事件统计；4、Called number Analysis；5、MS POWER CLASS；6、LU事件：来自哪些LA、HLR、CELL；7、设备、PCM占用的情况；8、SDCCH分类统计；9、TCH统计；10、其他。

以上的是A_BIS接口和无线测量的功能，包括：1、所有信道（SDCCH\TCH）分配和占用情况；2、干扰分析ICM3、RSL Cause4、每个小区切出的统计和目标小区时隙的统计5、相邻关系统计6、相邻关系C/I图示7、测量报告统计8、上行和下行信号强度9、上行和下行信号质量10、MS Power11、上下行链路平衡12、上行测量13、下行测量三、使用信令仪测量要求：1、应同时监测A接口和A_BIS接口的信令，才利于同时进行A&A_BIS追踪；2、关闭测量小区的跳频、动态功率控制；3、如果每个载波的所有时隙对应的频点不一致，应从新配频；4、监测A接口信令应该接上这个BSC所有A接口信令链，不要遗漏。

Agilent Signaling Analyzer快速使用指南--以太网和8端口E1接口目录1. 软件安装 (3)2. 软件许可设置 (3)3. 仪表的Firmware升级 (4)3.1设置仪表的IP地址 (5)3.2 Firmware 升级 (6)4. 模块的连接和配置 (7)4.1 连接 (7)4.2 8端口E1模块设置 (9)4.3 以太网端口模块设置 (18)5．分析功能 (20)5.1 添加或者替换协议栈 (22)5.2 进行协议解码的查看 (24)5.3 显示过虑器的使用 (28)附录 (29)附录1： J6803A/B（DNA Pro）说明 (29)附录2： J6803A/B（DNA Pro）软件安装 (31)附录3： Disable RTSM 端口 (32)FAQ (33)1. 软件安装安捷伦J6801A/B(DNA)系列信令分析软件(Signaling Analyzer)由Signaling Analyzer 和Network Analyzer两个软件组成。

如果准备实时从现网进行数据采集和分析,在PC上必须安装NA和SA.如果进行后分析,只需要安装SA系统要求: Windows 2000 以上的中英文系统，建议系统不再安装其他应用软件，防止软件冲突内存:建议1G ,至少512M注意:NA和SA的软件版本需要匹配(但不一定是版本号一样)软件安装过程，建议不修改默认选项（目录选项除外）2. 软件许可设置当软件第一次安装后,需要进行软件许可输入NA软件的许可:启动Analyzer Hardware(select LIM),这时会弹出窗口,设置License,选择License software 按钮(如果需要试用,选择Trial Lincese),对应的产品号为J6840A,输入License选择后退出NA 程序SA软件许可:SA的软件许可的结构是：基本软件+技术选件,基本软件的产品号为J7830A启动Signaling Analyzer Realtime Mode程序输入基本软件(J7830A)的序号,输入一个技术选件的序列号,如果有多个技术选件,可以通过license工具设置进入SA程序后,通过菜单栏的Tools->License 调出,将相应的技术选件的序列号输入到相应的技术选件,就可以了3. 仪表的Firmware升级上图是DNA实时工作的原理图,DNA从被测的网络接口采集数据,由NA嵌入版本软件进行处理,并通过网络发送到控制PC上,控制PC上安装了NA和SA的软件,数据首先发送给NA 软件,然后通过内部进程通信交给SA软件。

徐州联通无线网络A接口测试分析报告提交人：华为公司BSC维护组提交日期：2007-1-101 测试目的为保证华为公司GSM设备在徐州联通对MOTO设备搬迁之后网络质量的正确评估，需要预先对现网设备的话统指标进行测试分析，以掌握现网设备运行状态。

2 测试方案本次测试只对如下话统指标进行测试：✧TCH掉话率✧指配成功率本次测试使用中创信令仪进行信令数据获取和话统指标的分析。

在测试前将信令仪的信令输入端口通过DDF架与现网设备BSC6的A接口并接，注意须保证仪器检测到的信令链路个数与测试BSC配置的NO7信令链路个数一致。

2.1 话统指标测试2.1.1TCH掉话率测试分别对一天当中的2个时间段进行掉话率测试，保存信令仪的分析结果。

如果信令仪无法得出掉话率值，需统计掉话次数和TCH成功占用次数，然后依据公式TCH掉话率=TCH掉话次数/TCH占用成功次数×100% ，得出TCH掉话率的值；2.1.2指配成功率测试分别对一天当中的2个时间段进行指配成功率测试，保存信令仪的分析结果。

如果信令仪无法自动得出指配成功率值，需人工读出“指配请求次数”和“指配成功次数”，依据公式支配成功率=指配成功次数/指配请求次数×100% ，得出指配成功率。

2.2 配置参数范围测试2.2.1测试方法在测试之前，将测试仪器和BSC6时间进行校准。

在已经获取的掉话信令中，寻找MSC 向BSC下发或BSC向MSC上报的相关Disconnect、Release、Release、Clear Command、Handover、Paging等消息，依据记录结果结合指标计算公式对相关指标进行测试。

2.3 设备兼容特性测试设备兼容性测试主要目的是为了保证搬迁后，华为公司设备能够与现网设备正常交互。

该测试主要包含了指配流程和切换流程两个信令流程获取，关注消息信元取值。

3 测试结果3.1 话统结果3.1.1BSC6 A接口测试最终对徐州联通公司的M公司MSC设备和BSC6设备之间A接口的测试时间为1月8日19:00~1月8日21:00、1月9日18:00~1月9日20:00共4个小时，话统结果的分析如下表：表1 BSC6 A接口中创信令分析结果对表中中创统计项的说明：1、TCH掉话：当前占用的信道类型为TCH时，BSC向MSC发起Clear Request消息，统计一次掉话；2、连接次数：当在A接口收到Connect和Connect ACK消息后，统计一次连接；3、TCH掉话率：TCH掉话次数/指配成功次数×100％；4、寻呼响应：信令仪检测到A接口的Connection Request中L3(RR)消息类型为“Paging Response”时，统计一次寻呼相应；5、寻呼请求：信令仪检测到A接口的Paging消息时，统计一次寻呼相应；6、寻呼成功率：寻呼请求次数/寻呼相应次数×100％；7、指配成功：信令仪检测到A接口的Assignment Complete时，统计一次指配成功；8、指配请求：信令仪检测到A接口的Assignment Request时，统计一次指配请求；9、指配成功率：指配成功次数/指配请求次数×100％；和现网MOTO设备话统数据对比结果入下表所示：表2 BSC6 A接口话统数据对比3.1.2话统测试结果说明由以上的信令仪测试结果与现网MOTO话统对比，可以看出1、掉话次数统计偏差较大，网管话统结果值在信令仪测试值的60％至75％之间波动，说明现网的BSC上报的掉话次数偏少35％～45％左右；2、信令仪测出的指配成功率与设备话统结果吻合，该项指标正常；3.2 设备兼容性测试结果已经取得相应过程的典型流程，目前没有发现问题。

数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。

市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。

通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。

通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。

通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。

综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。

商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。

这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。

面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。

这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。

下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。

寻呼专题分析在此次优化工作中，我们针对寻呼成功率指标做了专项分析，由于寻呼成功率低会影响网络接通率指标，同时也会使用户的感知度受到影响，我们参考无线侧数据及交换侧数据在寻呼成功率方面进行了一些优化工作，从寻呼时长，寻呼较差小区，以及寻呼涉及的一些参数进行了分析，具体过程如下：我们按下面的模型统计了寻呼较差的小区，并针对这些小区进行了一定的优化调整。

理论模型：当某用户在某LAC下的一个小区下成功被寻呼到后，此时假定小区为用户的驻留小区，并记成功寻呼一次；当对该用户做寻呼而且在该LAC下其他小区无响应时，则在该小区下寻呼失败一次。

同样若寻呼响应小区和原小区不同，则将驻留小区变更为当前小区，不记为原小区失败；当用户离开该LAC区，自然也不会产生寻呼消息。

按照上述统计原则做长期的统计就可以计算出寻呼较差的小区。

这样的结果虽然是一种估算，但可以反映寻呼的整体情况，对统计并提高寻呼成功率有重要的意义。

详细结果如下：针对一、二次寻呼时长，我们做了一下分析，以MSC2为例：一次寻呼为起始时间，得到第一次寻呼相应的时间分布图如下：一次寻呼的响应时间平均为1秒，主要部分集中在0.45秒---2秒这个间隔。

以一次寻呼为起始时间，得到第二次寻呼相应的时间分布图如下：二次寻呼响应平均时长为6.2秒,主要部分集中在5.5秒---8秒这个间隔。

而JNMSC2的一次寻呼时长设置为5s,并且只有当一次寻呼时长计时器超时才会发起二次寻呼，二次寻呼时长设置为6s，此设置能够保证用户有足够的时间被寻呼到。

下面是一次成功的寻呼流程：从上面的流程中，我们对无线侧影响寻呼的相关因素进行汇总，并参考小区掉话情况对部分相关参数进行优化调整：无线侧影响寻呼成功率的因素/参数主要涉及以下几个方面：●覆盖问题●过多的位置更新●网络随机接入性能差●SDCCH 拥塞●无线参数设置●BTS 硬件问题或者拥塞●MSC 和 BSC 之间的信令链路不稳定其中无线参数部分主要涉及ATT：MS是否允许IMSI ATTACH/DETACH。

数据挖掘工具选择数据挖掘工具在当今信息化时代中扮演着重要的角色。

随着大数据的迅速增长和多样化的数据类型，选择适合的数据挖掘工具变得至关重要。

本文将介绍几种常见的数据挖掘工具，并对其特点和适用场景进行分析，以帮助读者在选择数据挖掘工具时做出明智的决策。

1. WekaWeka是一款开源的数据挖掘工具，具有简单易用的特点，适合初学者入门。

它提供了包括数据预处理、分类、聚类、关联规则等多种机器学习算法。

Weka还提供了可视化界面，使得用户可以方便地进行数据挖掘任务的设置和执行。

然而，由于Weka是基于Java开发的，处理大规模数据时可能存在性能问题。

2. RapidMinerRapidMiner是一款功能强大且易于使用的数据挖掘工具。

它支持数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署等各个环节。

RapidMiner 提供了直观的图形界面和丰富的算法库，使得用户可以快速构建数据挖掘流程。

此外，RapidMiner还支持大规模数据处理和分布式计算，适用于处理大数据场景。

3. KNIMEKNIME是一款基于开放源代码的数据分析和集成平台。

它提供了丰富的数据挖掘和机器学习算法，并支持数据可视化和工作流程建模。

KNIME还允许用户通过自定义模块扩展功能，满足不同数据挖掘需求。

由于其模块化的特点，KNIME可以与其他工具和库集成，实现更多复杂的数据处理任务。

4. Python和RPython和R是两种常用的编程语言，也是数据科学领域的重要工具。

它们提供了强大的数据分析和机器学习库，如Python的scikit-learn和R的caret等。

Python和R具有灵活性和可扩展性，可以满足各种定制化的需求。

然而，相对于可视化工具，Python和R需要一定的编程基础和学习成本。

综合考虑以上几款数据挖掘工具的特点和适用场景，我们可以根据具体任务的需求来选择合适的工具。

对于初学者或小规模数据分析任务，Weka是一个不错的选择；如果需要处理大规模数据或进行分布式计算，RapidMiner是一个不错的选择；而对于更加复杂的数据分析流程，KNIME提供了更高的灵活性。