无线话单记录了移动用户的通话、上网等业务信息,用户每次使用移动业务都会产生无线话单。MR数据是在用户使用移动设备通话时产生的测量报告,记录用户的小区位置信息、手机发射功率、小区网络质量等信息。无线话单负责业务记录,MR数据负责质量监测,两者是运营商感知用户的直接媒介。随着电信行业的发展,移动用户数据的猛增,每天都在产生着海量的话单数据和MR数据,这些数据里蕴含了丰富的用户行为、喜爱偏好等信息,充分利用无线话单和MR数据,对这些数据加以挖掘利用,可以在市场运营层面和网络优化支撑层面发挥巨大的作用。本文将采集的无线话单数据和MR数据应用在Hadoop大数据处理平台下,将两者进行关联汇总,生成融合话单,融合话单综合了用户的业务使用情况、网络质量情况等指标,其所蕴含的信息量进一步扩大。以整合话单为数据分析基础,本文提出一种评估质量更加精细、评估指标更加全面的服务小区价值评估算法模型,将服务小区按高中低进行等级划分,将高价值区域在GIS地图上呈现,联合网络质量评估模型,使得运营商可以在知晓价值分布和网络质量情况,从而可针对高价值区域进行优先级更高的服务保障,主动服务保障等。对小区价值进行评估划分后,采用聚类分析的方法对服务小区的业务特性进行聚类,得到城市内小区业务分布状况,为运营商根据全部小区的业务特性进行有针对性的业务制定和推广提供有力的数据支撑。充分发挥融合话单的数据在网络评估优化支撑方面的优势,通过无线话单和MR数据的关联分析,为运营商提供网络优化支撑。采用语音业务、数据业务、网络质量三维聚类的研究方案,研究在不同业务特性区域内网络质量情况,根据网络质量差异,分析运营商在网络资源分配、网络优化评估等方面所存在的问题,给出相应改进方案。