本文主要探讨的是面向5G移动网络用户感知大数据探析体系的构建，旨在提升网络质量和用户感知。通过对中国联通网络现状和客户需求的深入分析，文章提出了网络质量评价、网络价值评估以及用户追踪与评估的方法，以建立一个全面的移动网络用户感知大数据分析体系。
该体系的核心目标是整合海量、多维数据，进行综合分析，以便评价高价值区域和用户，并为网络建设和维护提供决策支持。具体来说，系统分为以下几个关键部分：
1. **面向网络**：建立“规建维优”一体化分析体系，通过精准建设、区域划分和用户等级维护，提升网络运行质量和市场支撑能力。
2. **面向客户**：通过业务分析和响应能力的增强，提升用户应用的有效覆盖率和业务质量，从而提高用户感知。
3. **面向业务**：实现全网用户的业务画像分析，针对不同区域、时段和用户等级建立全业务分析能力，以优化服务。
系统依赖于多源数据的整合，包括KPI数据、DT路测数据、CQT测试、用户投诉、MR报告、厂家网管数据、经分数据和其他参考数据。这些数据经过建模、评估和清洗，用于性能分析、业务内容分析以及未来预测。
2.3章节中提到的建模制定过程，涉及设定数据分析的评估指标、策略、模板和标准，为后续的数据处理和分析提供指导。而2.4章节则阐述了对这些数据进行综合分析的过程，涵盖了网络覆盖、语音质量、业务质量等多个维度。
成果输出阶段，系统会根据分析结果生成覆盖类、质量类、业务终端类、市场支撑类等各类报告，为网络运营、市场策略和用户体验改进提供决策依据。
扩展预测功能允许系统基于大数据分析结果对未来业务、网络和用户行为趋势进行预测，使运营商能够提前采取相应措施。
通过河南联通的实践，NPS值和用户感知得到了显著提升，证明了该大数据分析体系在定位和解决感知问题上的准确性和效率。随着5G网络的商用和城市化的推进，这样的大数据探析体系对于满足用户不断提升的服务需求和优化网络质量具有重要意义。
