网络优化岗的实操考核中，如何通过数据建模展现网络性能提升方案？

网络优化岗的实操考核核心是验证候选人将数据转化为可执行方案的能力。面对覆盖盲区、速率瓶颈等真实问题，需通过“数据采集-建模分析-方案验证”的闭环流程，展现技术洞察力与工程化思维。奈石将从数据预处理、模型选型、结果可视化三个维度，解析如何构建逻辑严密的网络性能提升方案。

数据采集与清洗——构建建模基础

实操考核中，数据质量直接决定方案上限。需完成三步操作：

多源数据融合：整合基站工参、路测数据、用户投诉记录等，例如通过经纬度匹配将MR弱覆盖点与工参中的天线方位角关联；

异常值处理：识别并修正错误数据（如RSSI异常跳变值），可通过箱线图可视化分布，剔除超出3σ范围的离群点；

特征衍生：基于原始数据生成新维度，例如从经纬度计算用户移动轨迹，或从话务量时序数据中提取忙时峰值。

例如，某考生通过将工参中的下倾角与路测数据的SINR值关联，发现下倾角偏差超过5°的区域平均速率下降20%，为后续优化提供精准切入点。

模型构建与验证——量化性能瓶颈

选择合适的模型是展现技术深度的关键。典型场景包括：

覆盖优化：使用传播模型（如Cost-231）预测信号衰减，结合射线追踪模拟调整天线高度/方位角后的覆盖变化；

容量预测：构建LSTM时序模型，输入历史话务量、节假日等特征，预测未来7天业务负载，指导参数调整；

根因定位：采用随机森林算法，输入KPI指标（如切换成功率、掉线率），输出影响速率的关键因素权重。

模型验证需交叉对比，例如用测试集数据验证预测覆盖的准确率，或通过A/B测试对比参数调整前后的KPI变化。

方案呈现与迭代：从数据到决策

考核官不仅关注模型精度，更看重方案的可落地性。需完成：

可视化输出：用热力图展示弱覆盖区域，用桑基图呈现业务流迁移路径，例如展示参数优化后用户从高负载小区向低负载小区的分布变化；

优先级排序：基于成本收益分析推荐方案，如“调整5个小区下倾角”比“新建基站”节省70%预算；

风险预案：预判方案潜在影响，例如“功率提升可能导致上行干扰增加，需同步优化邻区切换门限”。

某考生通过动态演示工具，模拟参数调整后覆盖、速率、干扰的联动变化，直观展现方案效果，获得考核高分。

数据建模的本质是将网络问题转化为可计算的语言。通过严谨的数据预处理、针对性的模型选型、工程化的方案呈现，考生能向考核官证明自己具备从数据洞察到落地优化的全链路能力。这一过程不仅考验技术工具使用熟练度，更需展现对网络协议、无线传播等底层原理的深刻理解。关注奈石信考，了解更多相关内容哦~