移动数据流量的分析方法研究

面， 构建多重 的网络环境会分流有限的建设资金 ，加大 网络 的 。已有 的研究一般是采取 实证分析的方法 ，遵 循 “ 数据 建设 的风险。在仅满足语音业务的情况下 ，由于建设内容单 收集一 数据处理一 统计分析 ”的分析步骤 ，通过数据分析对 用户行 为进行 归纳和总 结 ，判断用户的使 用习惯和态度 ， 只要网络建设的容量大于或等于未来市场需求的容量 ，
２１ 据 统 计 调 查 法 ．数
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有学者 根据移 动 互联 网的业务 和 网络 特性 ，归纳 了５
种可 以直 接获取数据流 量的方法 ：用户 问卷或面板数据调 查 ，终端 使用跟踪 ，对运 营商鉴权和计 费系统中数据 的统 计 ，对运营商ＴＣ ／Ｐ Ｐ Ｉ流量 的统计 ，以及对 互联 网企业服 务
为基础进行 网络建设 的投资决 策。因此 ，采取 间接估算 的 理性 ，另一 方面该方法 的限制条件更少 ，成本 更低 ，相对 于数据统计调查法更易实施 。
方式一方 面可以判断数据 流量的发展趋势 ，具有一定 的合 是功能手机 的２ 倍 （ ｉ ｏ ２ １ ）。 ４ Ｃ ｓ ， ０ ｃ １
卸载 ，使移动数据流量的承载成本 降低 ，移动网络对数据流 分析尽管全面 ，但是要素结构相对复杂 ，且并不一定符合我 国电信市场的发展特点。可 以根据数据获取与研究对象的实
际情况 ，将这些因素重新进行整理和归类。
需要说 明的是 ，由于应 用 、终端和 网络三者之 间存在 较 为紧密的联系和互 补关系 ，任何 一部分发展 的滞 后都可 能影 响到其余部分 ，从 而弱化对数 据流量增长 的影 响。考
提供 者是互联 网企业 。 由于移 动互联 网引发 的数据流量 相应 的决策具有重 要的借鉴意义 。例 如 ，该研究发现 用户 】
４尽 管很 多电信运 营商也提供互联 网业务 但是从 企业数 量、规模 、收入来 源上来看 ，可 以认为提 供互联 网业务 的主要是互联 网企业 。
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中国信 息界 ２ １年第Ｏ 期 总第２ ０ ２ ４ １ 期 ０
一
从决策 的角度来 看 ，电信运 营商需求 的实 际上是一种 及 ；电池寿 命 的改 进 ，使待 机 时间 延长 ；触摸 屏 取代 键 盘 ；操 作的人性化设 计 ；双核处理器 等技术变革使高性 能 终端 的可应用场景越来越 多 ，更适合于 互联网应用 。根 据
Ｃｉ ｏ ｓ 公司的研究 ，平均每一部智 能手机所产 生的数 据流量 ｃ 网络改进对 流量 消费的影响可 以理 解为两个方 面 ：一 是 网络速率 的提 升 ，会使用户在上 网时间不变 的情 况下 ，
中 ，以满足企业 决策为主 要 目 ，主要利 用其 他机构的 已 标 有数据 ，通过 构建中 间变量 ，对 其他数据进行 估算来 间接
反映和推算数据流量 的发展趋势 。
关 于总量和 结构的概括性信 息 ，即只要 了解某 一时间或某 空间范 围内的数据流量 的发 展特点和趋势 ，就 可以以此
图３数据流量分析 的五种数据来源 （ ｉ， ０ ７） Ｋｖ ２ ０ ｉ 有学者选择 了终端使 用跟踪的方法对 用户行为进行 了 实现 ，因此只要通过在 终端安装数据采集软 件 ，就可 以在
２ ０ 年夏 季起 就遭遇 了一系列 网络崩溃事件 ，由于 当年公 实证研究 。 由于用户使 用通信服务 的行 为需要依靠终端来 ０９ 些用户 周期性无法拨打 、接 听电话或传输数 据 ；而运营商 用户 使用终端 的同时 ，完整的记录 用户 行为 。重要 的是 ，
实践与应 用
数 据流量部分会 从固定预测 中减 去 ，通过双模 设备和毫微 定 网络带来 的流量增 长率 ，Ａ为网 络传 输和接入 的技术 进 微 蜂窝基站 卸载 到固定 网络上 的移动数据流量 部分则会加 步 为特定网络带来 的流量增长 率 ，Ｍ为移 动互联 网应 用为
回到固定预测 中。
器 中数据 的统计 。不 同的数据获取方法在数 据获取途径 、
样本规模 、数据的可靠 性等方面区别较 大 ，按 照不同方法
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所得 到的研究结果在对 用户行为的解释程度 等方面也存在
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较大差异 （ ｉ ， ０ ７ Ｋｖ ２ ０ ）。 ｉ
中国信息界
２ １ 年第０ 期 ０２ ４
总第２ ０ １ 期
实践与应用 Baidu Nhomakorabea
设， 特别是容量设计 ， 都是以满足语音需求为 目 的。进入 标 移动互联网时代后 ， 传统的语音业务增长放缓 、数据业务发 展迅速 ，数据流量在电信 网络内运行的各种信息流中所 占的 比重越来越高 ，这意味着 电信网络 的规划和建设不仅要满足 未来语音业务发展的需要 ，而且更要着眼于满足数据业务发
应用的增加 对流量消 费的影响可 以理解 为三个方面 ： 量的承载能力更强；移动通信 网络的连接速度更快 ；资费策 应 用程 序数量或 种类的增加 ，创造 了新的使用场 景 ，产生 略 由不限流量的套餐向分级定价 （ｉｒｄｐｉｎ 转变 ；物 了新 增的数据流 量 ；原有 的应 用程 序不断升级 ，产 生了新 ｔ ｅ ｒ ｉｇ） ｅ ｃ 联网 ；电力障碍的突破 而形成 的无处不在 的移动性 （ ｉ ｏ Ｃ ｓ ， 增 的数 据流 量 ；新的３ ｃ Ｄ游戏 、高清视频业 务相 对于以往业 ２ １ ）。思科的 “ ０１ 视觉 网络指数 ”法对数据流量增长因素的 务产生 的数据流量将大大增加。
网络带来 的流量增长 率。尽管终端 、网络和应用之 间也相
从实施该方法 的研究结果来看 ，Ｃｉ ｏＶ 得 出的更 多 互影 响 ，但是为 简单起见 ，暂不考 虑这些变量之 间的相 互 ｓ ＮＩ ｃ 的是一种趋 势性的总量信 息 ，而非用户使 用行为的精确 化 影 响 自相关性 。即认为造成数 据流量增长的因 素可 以明确 描述 。例如 某一国家或地 区未 来数据流量 的增长趋势 ，以 划分到终端 、网络和应用三部分。 及某一类业 务所 产生 的数据流量增长趋势等 。 假定终端 的发展 、网络的改进和应 用的增加三者之 间 是线性 关系 ，数据流 量的增长率可 以表 示为其他三部分 的 ２３ 结 ．小 数 据统计调查和 “ 视觉网 络指数”法分布 代表 了两 种 加 和 ，即终端技术进 步为特定 网络带来的流量增长 率 ，网
展的需求 。建设需求由单一 陛向多重性的转变意味着 ，资源 配置所涉及的要素更多、投资决策 的复杂程度更高。另一方
的规模更大 ，增长速度更快 ，因此本文对数 据流 量的关注
主要限于移动互联 网领域 。
２ 数据流量分析方法综述
用户数据流量 是用户使 用数 据业务 的直 观结果 ，因此 用户数据 流量的分析和预 测主要以消费者行 为理 论为基础
一
，
业务发展就可以得到满足 ，如果冗余的容量设置的合理 ，就 寻找可 能产生影响 的潜在 因素 ，进而预 测未 来数据流量 的 基本不存在资源浪费的问题 。在多 网络条件下 ，不同网络的
业务专用性存在较大差别，如果没有进行合理的规划 ， 很可 能会 出现某一网络的资源闲置 ，同时又伴随着 另一网络的利 用率饱和或拥塞的情况。因此 ，随着移动互联的高速发展 ，
运营商资源配置所面临的环境更加复杂 ，投资决策的机会成 本更高，所面临的风险更大 。
发展趋势 。 选择 可行 的研 究方法是数据 流量分析和 预测的前提 。 由于 用户行为分析属于 典型 的描述性研究 ，因此基本 的分 析对象——数 据的获取方 式是否可行 ，则成 为了判断研究
方法 可行 的重要标准 （ 怀祖 ，２０ ）。从 已有的实证研 李 ０４ 究来 看 ，数据 统计调查和思科 的ＶＮＩ 方法是 比较有代表性 的两类研究方法。
对数据流量进行分析和预测的重要性曰益突出。数据业务 从实证研究的结果来看 ， 采用终端使用跟踪的方法可 的来源主 要包括两部分 ，即增值业 务和数据服 务 ，二者具 以对 用户的行为进行精 确的描述 。不仅 可以反映用户 的年 有本质的区别，增值业务实质上是电信业务的增值化，主 龄 、 性别属性，而且可以通过调整样本分析用户在不同资 要是 由电信运营商提供 的 ，而数据服务 中的大部分为移动 费 、不 用业 务和 不 同场 景下 的使 用状 况 ，归 纳 出用户 偏 互联 网业 务 ，其本质是互联 网的移动化 ，该类业 务的主要 好 、使用 习惯和主 要的市场影响 因素 ， 而对运营商 制定 从
络传 输和接入 的技术 进步为特定 网络带来的流量增长 率 ， 不 同研究方 法和研究 目的。前者主要 出现在学 术研究 中 ， 以寻求理论 规律为主要 目标 ，通过直接调查 ，获取一手数 移动瓦联 网应用为 网络带来的流量增长率。于是有 ： Ｒ ＝Ｄ ＋ ＋Ｍ 据 ，并借助 统计分析来描述 用户使用行为 ，受标 准和规范 的影响 ，研 究成果对数据来 源的要求更为严格 ，对研究过 通过转换 ，对数据流 量增长率 的预 测转换为 了对 终端
程 的要求也 更为严谨 ；而 后者 主要出现在 咨询公司 的报告
的发展带来 的流 量增长率 、网络改 进带来的流量增长 率 、
应用 的增加带来的流量增长率三者的预测。 终端的发展 之所 以可 以促 进流量 的增长 ，主要原 因是 终 端的技术变革 引起 的终端性能差 异 ，表现为高清屏幕 普
的对策也相对更 为直接 ， 国最大的移动运营商Ｓ 在２ １ 韩 Ｋ ０ 安装数 据采集软件后 ，用户使用终端 的行 为和对于该行 为 １ 年将 增）１％ ３ ５ 的资本 支 出用 于网络建设 ，预计全 年的总资 的记 录是 同步发生 的 ，而无需额外 的人 为干预或再次 的问 １ ３ 本支 出将 达 到创 纪录 的２ 亿美 元 ，相 当于 其全 年收 入 的 卷调查 ，从而使所获取 的数据相对于其他数 据来源具有更 １ １％ （ ７ 高弋坤 ，２ １ ）。 ０１ 优的精确 性和更强 的解 释力。在分析时 ，只需要调整样本 因此 ，在进行 网络建设时 ，需 要根 据实际情 况配置不 同的建设资源 ，合理分配有限 的网络投资 。在此 情况下 ， 的规模 、结构和区域分 布等情况 ，就可 以获 取近似 的总体 情况 。
３ 基于 “ 、管 、云”的数据流量分析法 端
消费更多的流量 ；二是流量成本 的下降 ，会使 用户在上 网 费 用不变的情况 下 ，消费更多 的流量。网络改进 的成因主
要 有三 个方 面 ：一 是 网络技 术创新 的 结果 ，例如从 ２ Ｇ到
Ｃｉ ｏ ｓ 认为 ，移动数据流量 的增长主要受到９ ｃ 大因素的促 ３ 再到４ 的不断演进 ，使得速率大大提高 。二是运前商网 Ｇ Ｇ 进 ，即 ：终端的多元化 ；终端平均消费流量的增长 ；移动视 络 投资力度 的不 断加大 ，网络覆盖 面积更广 ，网络 容量更 频的使 用增长 ；移动互联网对固定互联 网的替代作用 ；双模 大 ，网络速度更快 。三是移动 网络向固定 网络数据 流量卸 终端５ ｆ ｏｅｓ 了移动数据流量 由移动网络 向固定网络 载技术 的不断成熟 。 ￣ ｅ ｃｌ Ｎ ｍｔ ｌ 促进
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图２电信运营商决策环境发生改变
从 各国经验来看 ，大部分 电信运 营商对数据 流量的爆 炸性增长是缺乏预料的 。例如英国最大的 电信运营商 ０２ 从 司的移动数 据流量增长 了１倍 ，高负荷的 网络导 致伦敦一 ８