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支持基于大数据分析和机器学习算法,自动识别常见网络问题:连接类、空口性能类、漫游类,以及设备环境、设备容量、网络性能和网络状态问题,包括认证失败、弱信号覆盖、非5G优先、网络拥塞等
支持基于动态基线的异常检测,在网络质量劣化早期识别异常
支持对秒级上报的数据智能分析,从多个维度建立网络健康度评估体系。通过指标权重综合评估给出区域排名,驱动体验从“差”到“好”的持续改进,逐步提升整网质量。每个指标都可以看到本区域和整体区域动态基线的对比情况,并给出关联根因指标的雷达图,深入根因分析。除了可以选择不同时间或不同区域的对比分析,还可以实时或定时通过邮件向管理员发送网络健康度分析报告。

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