海量数据分析方法
如何进行海量数据处理
如何进行海量数据处理随着数字化时代的到来，海量数据已经成为当今社会其中一个最重要的资源。
无论是企业、政府还是个人，在处理海量数据上都面临着巨大的挑战。
本文将探讨如何进行海量数据处理的方法和技巧。
一、数据采集与存储在进行海量数据处理之前，首先需要进行数据的采集与存储。
数据采集可以通过各种方式进行，如传感器、网络爬虫、数据库查询等。
采集到的数据需要经过清洗、去重、标准化等处理，以确保数据的质量。
而海量数据的存储可以选择传统的关系型数据库，也可以采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等。
二、数据预处理与清洗数据预处理与清洗是海量数据处理的重要一步。
由于海量数据通常存在着噪声、缺失值、异常值等问题，需要对数据进行清洗和处理。
数据预处理可以包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理、特征选择等操作。
通过预处理与清洗，可以提高后续数据分析和挖掘的准确性和可靠性。
三、数据分析与挖掘海量数据处理的核心是数据分析与挖掘。
数据分析与挖掘可以通过各种算法和模型实现，如聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
在海量数据处理中，需要选择合适的算法和模型，考虑到数据的规模和特点。
同时，为了提高计算效率，可以采用并行计算和分布式存储与计算的方式进行数据分析与挖掘。
四、可视化与应用海量数据处理不仅仅是为了得出结论，更重要的是将结论转化为实践。
在数据分析与挖掘的结果基础上，可以进行数据的可视化呈现和应用开发。
通过数据的可视化，可以更直观地了解数据的变化和趋势，为决策提供支持。
同时，通过应用开发，可以将数据应用到各种实际场景中，产生实际的效益和价值。
五、数据安全与隐私保护在海量数据处理过程中，数据安全与隐私保护是不可忽视的因素。
海量数据中包含大量的重要信息，如用户隐私、商业机密等。
因此，在进行海量数据处理时，需要采取一系列的数据安全与隐私保护措施，如数据加密、访问控制、身份认证等。
六、挑战与未来发展虽然海量数据处理带来了诸多机遇，但也面临着诸多挑战。
大数据的统计分析方法
大数据的统计分析方法引言概述：随着信息时代的到来，大数据已经成为了各行各业的关键资源。
然而，如何对海量的数据进行统计分析成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍大数据的统计分析方法，包括数据预处理、数据可视化、数据挖掘、机器学习和深度学习等五个大点。
正文内容：一、数据预处理1.1 数据清洗：去除异常值、缺失值和重复值等，确保数据的完整性和准确性。
1.2 数据集成：将多个数据源的数据合并成一个数据集，以便进行后续的分析。
二、数据可视化2.1 数据探索：通过绘制直方图、散点图等图表，对数据的分布和相关性进行可视化分析。
2.2 可视化工具：使用各种可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据转化为易于理解的图表和图形。
2.3 可视化分析：通过可视化分析，可以发现数据中的隐藏模式和规律，为后续的决策提供依据。
三、数据挖掘3.1 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的关联规则，发现不同属性之间的关联性，为市场营销、推荐系统等提供支持。
3.2 聚类分析：将相似的数据对象划分到同一类别中，发现数据中的群组结构和特征。
3.3 分类与预测：通过构建分类模型和预测模型，对未知数据进行分类和预测。
四、机器学习4.1 监督学习：通过训练数据集和已知输出值，构建模型并进行预测，如决策树、支持向量机等。
4.2 无监督学习：通过无标签的数据集，发现数据的内在结构和模式，如聚类、降维等。
4.3 强化学习：通过与环境的交互，通过尝试和错误的方式学习，提高决策的效果。
五、深度学习5.1 神经网络：通过摹拟人脑的神经元网络，进行特征提取和模式识别，如卷积神经网络、循环神经网络等。
5.2 深度神经网络：通过增加网络的层数，提高模型的学习能力和表达能力，如深度信念网络、深度玻尔兹曼机等。
5.3 深度学习应用：在图象识别、语音识别、自然语言处理等领域，深度学习已经取得了显著的成果。
总结：综上所述，大数据的统计分析方法包括数据预处理、数据可视化、数据挖掘、机器学习和深度学习等五个大点。
数据分析师如何有效处理海量数据
数据分析师如何有效处理海量数据在数字时代的今天，数据已经成为企业和组织发展的重要驱动力。
因此，数据分析师的职业需求和人才短缺情况也越来越受到关注。
数据分析师需要收集、处理和分析大量的数据，从中提取出有价值的信息，并建立有效的数据模型，为企业决策提供依据。
在面对海量数据的时候，数据分析师需要采取一系列有效的方法和工具，来处理和分析庞大的数据量。
下面将从几个方面来探索，数据分析师如何有效处理海量数据。
一、数据预处理数据处理是数据分析工作的首要步骤，它包括数据采集、数据清洗和数据转换等环节，也是数据分析的关键环节之一。
数据分析师需要通过数据预处理来剔除无用和冗余的数据，从而提高后面数据分析的准确性和精度。
在进行数据预处理的时候，数据分析师需要了解数据的来源、数据的质量、数据的缺失情况等，并进行合理的处理和转换。
数据清洗是非常重要的一环，它可以帮助数据分析师快速高效地建立数据模型，从而获取关键的信息。
数据清洗包括去重、剔除异常值、缺失值填充等处理，通过数据清洗可以达到准确、完整和一致的数据，为后面的数据分析奠定基础。
二、数据可视化数据可视化是数据分析师的又一个重要工作环节，通常采用直观的视觉图表和仪表盘等帮助人们快速了解数据的关系和趋势。
数据可视化可以帮助数据分析师更加直观、精准和有趣的呈现数据，便于对庞大的数据量进行有效的理解和分析。
但是，数据可视化的目的不仅限于传达数据本身，更重要的是要保证信息量、简洁性和易读性，并且关注受众的使用体验。
三、机器学习和人工智能技术随着数据量的快速增长，机器学习和人工智能技术正日益成为数据分析师的得力助手，例如自然语言处理、深度学习、神经网络等等。
这些技术可以帮助分析师更快速和准确地处理、分析、甚至预测大量数据，并为企业和组织提供高质量的决策支持。
同时，机器学习和人工智能技术可以大大减轻数据分析员的工作负担，提升数据分析的效率和准确性。
四、团队合作和交流数据分析工作通常是一个团队协作的过程，数据分析师需要及时和团队成员进行沟通和交流，以确保分析过程和分析结果的准确性和一致性。
海量数据分析处理的十个方法
海量数据分析处理的⼗个⽅法本⽂将简单总结下⼀些处理海量数据问题的常见⽅法。
当然这些⽅法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的⼀些⽅法也基本可以处理绝⼤多数遇到的问题。
下⾯的⼀些问题基本直接来源于公司的⾯试笔试题⽬，⽅法不⼀定最优，如果你有更好的处理⽅法，欢迎讨论。
⼀、Bloom filter适⽤范围：可以⽤来实现数据字典，进⾏数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独⽴hash函数。
将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。
同时也不⽀持删除⼀个已经插⼊的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。
所以⼀个简单的改进就是 counting Bloom filter，⽤⼀个counter数组代替位数组，就可以⽀持删除了。
还有⼀个⽐较重要的问题，如何根据输⼊元素个数n，确定位数组m的⼤⼩及hash函数个数。
当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最⼩。
在错误率不⼤于E的情况下，m⾄少要等于n*lg(1/E)才能表⽰任意n个元素的集合。
但m还应该更⼤些，因为还要保证bit数组⾥⾄少⼀半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge ⼤概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表⽰以2为底的对数)。
举个例⼦我们假设错误率为0.01，则此时m应⼤概是n的13倍。
这样k⼤概是8个。
注意这⾥m与n的单位不同，m是bit为单位，⽽n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。
通常单个元素的长度都是有很多bit 的。
所以使⽤bloom filter内存上通常都是节省的。
扩展：Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，⽤k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表⽰元素在不在这个集合中。
Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每⼀位扩展为⼀个counter，从⽽⽀持了元素的删除操作。
海量数据分析方法
海量数据分析方法随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，海量数据已经成为当今社会不可忽视的存在。
海量数据的涌现，给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
如何高效地从海量数据中提取有价值的信息，成为了数据分析领域亟需解决的问题。
本文将介绍一些常用的海量数据分析方法。
1. 分布式计算框架海量数据的处理对计算资源的需求巨大，传统的单机计算方式已经无法满足需求。
分布式计算框架的出现，为海量数据的处理提供了有效的解决方案。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
这些框架通过将数据分割成多个小块，分配到不同的计算节点进行并行计算，大大提高了数据处理的效率。
2. 数据预处理海量数据往往包含大量的噪声和冗余信息，直接对原始数据进行分析往往结果不准确。
因此，数据预处理是海量数据分析的必要环节。
数据预处理可以包括数据清洗、数据集成、数据变换等操作，目的是提高数据质量，减少分析时带来的误差。
3. 基于机器学习的数据挖掘方法机器学习是处理海量数据的重要工具之一。
通过机器学习算法的训练和学习，可以从海量数据中发现隐藏的规律和模式。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以用来进行分类、聚类、回归等任务，帮助我们理解和利用海量数据。
4. 基于统计分析的大数据方法统计分析是海量数据分析中常用的方法之一。
通过对海量数据进行统计分析，可以揭示数据中的趋势和规律。
常用的统计分析方法包括描述统计分析、假设检验、相关分析、时间序列分析等。
通过这些方法，我们可以对海量数据进行深入的理解和分析。
5. 文本挖掘海量数据中往往包含大量的文本信息，如社交媒体数据、新闻数据等。
文本挖掘技术可以帮助我们从海量文本中提取有用的信息。
文本挖掘包括文本分类、情感分析、主题建模等任务，可以帮助我们理解和利用海量文本数据。
6. 可视化分析海量数据分析往往产生大量的结果和洞察，如何将这些结果直观地展示出来，对于决策和分析具有重要意义。
如何处理海量数据的挖掘和分析
如何处理海量数据的挖掘和分析处理海量数据的挖掘和分析已成为当前社会发展的必然需求。
对于企业来说，如何从海量数据中挖掘有价值的信息并作出正确的决策，已经成为企业获得竞争优势的重要手段。
在处理海量数据的挖掘和分析方面，我们可以遵循以下几个步骤：一、数据收集挖掘和分析需要数据的支持。
企业可以通过各种收集手段来收集数据，例如调查问卷、社交媒体、客户反馈、销售记录等。
也可以利用现有数据源，例如公司内部数据库、互联网公开数据等。
二、数据预处理海量的数据需要做一些预处理，以提高数据质量和降低运算复杂度。
常见的数据预处理包括：1. 数据清洗：删除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据集成：将不同来源的数据集成起来，统一格式和类别，以便后续分析。
3. 数据转换：将数据转换成适合挖掘分析算法的形式。
三、数据分析在进行数据分析前，需要先确定分析的目的和方法。
数据分析可以基于以下三种方法进行：1. 描述性数据分析：通过对数据进行统计分析和图表呈现，描述数据的分布特征和趋势。
2. 预测性数据分析：针对未来数据进行预测和建模，例如利用回归模型和时序模型进行销售预测。
3. 关联性数据分析：通过挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的因果关系和规律性。
四、数据可视化数据可视化可以将复杂的数据呈现出直观的效果，使数据分析更具有启发性和互动性。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、地图、热力图等。
五、数据挖掘模型建立数据挖掘模型是处理海量数据的核心。
常见的数据挖掘模型包括决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机等。
在建立模型前，需要先确定模型的算法和参数，利用一些工具和平台进行模型训练和测试，最终得到一个准确的分析结果。
总之，处理海量数据的挖掘和分析需要多种技术和手段的支持，需要深入分析数据的结构和特性，同时还需要针对具体的业务场景和问题制定相应的分析策略。
只有通过持续不断地探索和实践，才能发掘更多海量数据中的价值信息。
大数据处理管理和分析海量数据的方法
大数据处理管理和分析海量数据的方法随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为现代社会中重要的数据资源。
海量的数据源涉及到数据的获取、存储、处理和分析等诸多方面，本文将探讨大数据处理管理和分析海量数据的方法。
一、数据的获取和存储大数据的处理管理和分析首先需要从各种数据源中获取数据，并将其存储在适合的数据仓库中。
数据的获取方式包括传感器、数据库、互联网等多种途径，可以通过数据抓取、数据爬虫等技术手段进行实现。
而数据的存储可以选择关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等存储方式，以满足数据的快速检索和高效管理。
二、数据的清洗和预处理获取到的原始数据往往存在着各种问题，例如数据的缺失、错误、重复等，因此需要进行数据的清洗和预处理工作。
数据清洗主要包括对数据进行去重、填补缺失值、处理异常值等操作，以提高数据的质量和准确性。
数据预处理则包括数据的归一化、特征选择、降维等操作，以便更好地进行后续的数据分析工作。
三、数据的处理和分析在完成数据的清洗和预处理之后，便可以进行数据的处理和分析工作。
数据的处理可以采用分布式计算、并行计算等技术手段，以提高计算效率和处理速度。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark等，它们可以实现数据的分布式存储和分布式处理，满足大规模数据的处理需求。
数据的分析则可以采用机器学习、数据挖掘、统计分析等方法，以发现数据背后的规律、趋势和模式。
四、数据的可视化和快速查询大数据处理和管理的最终目标是能够将数据转化为有用的信息，并通过可视化手段展示出来，以帮助决策者更好地理解和分析数据。
数据可视化可以采用图表、地图、仪表盘等方式，直观地展示数据的分布、关系和趋势，使得决策者能够更加快速地洞察数据背后的价值。
同时，对于大数据的快速查询和检索也是十分重要的，可以借助搜索引擎、索引技术等手段，提高数据的查询效率和用户体验。
综上所述，大数据处理管理和分析海量数据的方法包括数据的获取和存储、数据的清洗和预处理、数据的处理和分析、数据的可视化和快速查询等环节。
最常用的四种大数据分析方法
最常用的四种大数据分析方法随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据分析作为对海量数据进行深入挖掘和分析的方法，已经广泛应用于各个领域。
本文将介绍最常用的四种大数据分析方法，包括描述性分析、预测分析、关联分析和文本分析。
描述性分析是大数据分析中最常用的一种方法。
它通过对数据的统计和可视化展示，总结数据的基本特征、趋势和规律。
其中，常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等，通过这些指标可以直观地描述数据的分布情况和集中程度。
另外，可视化展示也是描述性分析的重要手段，通过绘制直方图、折线图等可视化图形，使数据更加直观、易于理解。
描述性分析广泛应用于市场营销、人口统计学、金融分析等领域。
预测分析是基于大数据的一种方法，通过对历史数据的分析和建模，预测未来的趋势和结果。
它可以帮助企业进行销售预测、股票走势预测、天气预报等。
预测分析依赖于统计模型和机器学习算法，其中常用的方法包括回归分析、时间序列分析、神经网络等。
通过对历史数据的学习和模式识别，预测分析可以给出未来的结果和可能性，帮助企业和决策者做出正确的决策。
关联分析是一种挖掘大数据中相互关系的方法。
它通过分析数据集中的不同变量之间的关联程度，找到其中的规律和关系。
关联分析常用于购物篮分析、用户行为分析等领域。
其中最经典的关联分析算法是Apriori算法，它可以帮助企业发现产品之间的关联性，从而进行差异化营销或推荐系统。
关联分析的结果可以帮助企业更好地了解用户需求和行为，提供个性化的服务。
文本分析是对大数据中海量文本进行分析和挖掘的方法。
随着社交媒体和网页的发展，大量的文本数据被生成，包括用户评论、新闻报道等。
文本分析可以帮助企业进行舆情分析、情感分析等。
它可以通过自然语言处理技术，提取文本中的关键词、主题和情感信息，帮助企业了解用户对产品或服务的态度和评价。
常用的文本分析方法包括词频统计、主题模型等。
以上就是最常用的四种大数据分析方法。
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包括VP主被叫次数、接通成功、接通率、掉话次数、掉话率、平均时延、平均链路建立时间、平均音频会话建立时间、平均视频会话建立时间、平均会话建立时间、CRC错包率、接收平均比特速率、发送平均比特速率、接收视频平均帧速率、发送视频平均帧速率、接收音频平均帧速率、发送音频平均帧速率。
自定义指标
能够通过设置数学逻辑表达式，基于已有的指标构造新指标，自定义指标可以在地图、图表和表格上显示。
IE抽取
从一组数据中抽取出同一对象的IE数据，可以在地图、图表和表格上显示。
差值分析
针对测试区域大致相同，而测试时间和测试设备有所不同的测试数据进行差值对比分析，可以在地图、图表和表格上显示。
自定义事件
海量数据分析方法
数据来源
分析方法
备注
基于路测、自动路测数据可进行的分析
数据过滤
可基于IE（取值范围、百分比）、时间、位置等多种元素进行过滤；各显示视图立即刷新显示；取消过滤后数据恢复成过滤前的样子；
参数统计
能够选择指标做数学统计，统计项包括最大、最小、平均、个数、方差、标准方差，统计结果可以在表格上显示；
所有小区或单小区覆盖区域分析：基于全网密集测试数据的小区覆盖范围分析，根据实测数据，给出每个小区覆盖范围的蜂窝状显示，图形化多边形显示小区覆盖轮廓
邻区优化分析
能对上报数据做邻区优化分析，对比导入的现网邻区关系，输出系统内、系统间邻区优化分析报告
2G/3G双网统计
支持2G/3G双网对比分析、支持2G/3G互操作统计分析
支持基于IE（测试指标）进行事件定义。支持基于IE值变化、IE值比较、条件保持时间等多种条件定义事件。
支持基于信令进行事件定义。支持基于信令出现、信令出现频率、信令时延等多种条件等多种条件定义事件。
支持基于事件再进行事件定义。支持基于事件出现、事件出现频率、事件时延等多种条件等多种条件定义事件。支持基于自定义事件再进行事件定义。
能够统计试呼次数、呼叫建立成功次数、呼叫建立成功率、掉话次数、掉话率、呼叫建立时延等指标，对于呼叫建立失败的情况，能进一步分析呼叫建立过程在哪一步失败；掉话率和接通率都有饼图显示；
切换分析报告
能够生成GSM/GPRS/WCDMA/TD/EVDO切换统计报告，统计切换的发生次数和成功率、失败率
VP分析报告
生成报告，对HSUPA的调度、覆盖、信道质量、Qos进行统计
2G/3G双网分析报告
能够生成2G/3G网络测试数据的统计报告，便于在同一平台上对2G/3G网络测试数据进行对比分析、支持生成2G/3G互操作测试报告
2G/3G互操作分析报告
基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告
测试起始点时间、测试终止点时间、3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
支持呼叫序列结果的汇总统计，包括呼叫次数、接通次数、接通率、掉话率、呼叫接入时常等指标。
干扰分析
发现干扰异常点
地理化覆盖分析
导频污染分析：能够对上报的数据分析导频污染，通过定义覆盖指标的绝对门限、相对门限和导频个数门限，系统能分析哪些路测点发生导频污染，分析结果可在地图上显示，也能提供分析报告；
单小区覆盖范围分析：能够对上报的数据分析特定小区的覆盖范围，系统能将路测轨迹上测到的该小区的覆盖指标提取出来生成小区覆盖图层，可分析单小区的覆盖范围；
统计用户申请的每种上下行速率组合下应用层业务的实际平均速率和掉线率；
覆盖分析
能够生成覆盖分析报告，对覆盖相关的指标进行统计
，统计项包括各个参数的最大、最小、平均、方差，以及各个参数的分段采样百分比和分段里程百分比，分段百分比显示成柱状图方式；
呼叫分析报告
能够生成GSM/GPRS/WCDMA/TD/EVDO呼叫统计报告，统计呼叫事件的发生次数和成功率、失败率
次强覆盖分析：能够对上报数据分析次强覆盖，生成次强覆盖图层，便于分析干扰或覆盖层数不够；
超远覆盖：能够对上报的数据分析超远覆盖的情况，超远覆盖通过设置覆盖指标门限和距离门限进行分析，分析结果生成超远覆盖分析图层；
超角度覆盖：能够对上报的数据分析超角度覆盖的情况，超角度覆盖通过设置覆盖指标门限和路测点与服务小区水平方向的夹角门限进行分析，分析结果生成超角度覆盖分析图层；
支持多种条件的AND、OR等组合
时延分析
支持信令间时延统计，可任意指定两个信令进行时延统计
支持事件间时延统计，可任意指定两个事件进行时延统计
支持时延超限设置和时延超限统计
支持最大时延、最小时延、平均时延统计
支持单个UE时延统计，也支持多UE统计平均
支持时延统计条件、时延统计结果导出
Block Call专题分析
VS分析报告
包括链路层传输速率，链路层BLER，缓冲时间，帧率、累计连续播放时间，累计缓冲时间
包括链路层传输速率，链路层BLER，缓冲时间，帧率、累计连续播放时间，累计缓冲时间。
HSDPA分析报告
支持生成HSDPA统计报告，对HSDPA的调度信息、覆盖信息、信道质量信息、Qos信息进行统计
HSUPA分析报告
有效覆盖小区数分析：能够对上报数据分析测试路线上有效覆盖的小区数，通过定义有效覆盖的覆盖指标门限，统计每个路测点上测量到的覆盖指标满足门限条件的小区个数，生成有效覆盖小区数分析图层。有效覆盖小区个数为0可以认为该地区没有有效覆盖；
无主服务小区覆盖分析：能够对测试手机上报数据分析无主服务小区的情况，通过定义覆盖指标绝对门限、覆盖指标相对门限和小区个数门限，分析多个小区信号太接近又都比较强的情况，生成无主服务小区覆盖分析图层；
网优关键问题分析，
覆盖分析
接入失败分析
导频污染分析
街角效应分析
切换带分析
切换异常分析
呼叫的信令分析
呼损分析
掉话分析
上下行干扰分析
RRM异常分析
基于用户的统计分析
业务分布模型分析
基于QOS的多维度分析
无线网络优化
系统参数优化功能
算法优化功能
切换参数优化功能
邻区优化分析
频率码字优化
VIP用户跟踪
提供VIP用户的网优咨询服务，改善用户体验
基于路测、自动路测数据可进行的分析
层2速率统计分析
分上下行不同的速率显示层2速率统计结果
分上下行不同的速率统计RLC层的最大速率平均值、RLC层的总速率平均值、PDCP层的最大速率平均值、PDCP层的总速率平均值和传输信道的BLER平均值。
应用层统计分析
统计用户申请的每种上下行速率组合下应用层业务的实际平均速率和掉线率
基于信令流程的Blocall原因分析
呼叫序列分析
路测后台能给出每个呼叫的按时间顺序的关键信令点，并给出呼叫结果和呼叫统计值，给出呼叫失败相关原因值。对每个呼叫过程中的关键参数进行统计分析，统计项包括各个参数的最大值、最小值、平均值。
支持呼叫序列（CS12.2K）、呼叫序列（CS64K）、PS呼叫序列、GSM/GPRS/WCDMA/TD/EVDO呼叫序列分析，可以显示每次呼叫的关键信令出现情况及呼叫结果
趋势分析
小区话务量变化趋势分析、小区覆盖、干扰变化趋势分析
自动路测数据结合网络测数据可进行的分析
网络负荷趋势与瓶颈分析
全局、全时段网络状况分析，区域网络状况分析，指定时段分析，可全网级统计，也可小区级统计，精确了解任意范围、任意时段网络状况、用户行为。
为整网提供优化参考意见，提供系统的整体网络优化分析服务：
统计查询
能够提供按某种对象统计一些参数的功能，用户可以选择表示对象的参数和统计参数，统计结果可表格显示；
柱状图查询
能够统计选定指标的分段采样百分比，并以柱状图方式显示。
散点图分析
能选择两个参数分析它们的相关性
事件统计
能够提供对事件发生前后的IE均值进行统计分析
百分比过滤
能够提供针对IE的自定义百分比过滤统计
过覆盖分析：能够对上报的数据分析过覆盖的情况，过覆盖通过设置非服务小区的覆盖指标门限进行分析，分析结果生成过覆盖分析图层；
全网拉线图：能够对覆盖指标生成全网拉线图（所有路测点和服务小区连线），便于查看测试路线受各个小区覆盖的情况；
最强覆盖分析：能够对上报数据分析最强覆盖，生成最强覆盖图层，便于找盲区；