孙伟 李忠良 张丽华

摘 要：本文主要通过先进的人工智能python语言，在Visual Studio code集中开发环境下，实现基站故障的自动统计分析输出，大幅提升日常故障分析处理的效率和准确率，压缩故障处理时限，助力移动网NPS提升。

关键词：基站故障;超长断站;超频断站;超短断站;超量断站

中图分类号：G642

一 概述

本项目利用Python语言简洁、模块化以及拥有丰富的资源库的特点，基于Visual Studio Code集成开发环境，快速實现基站故障原因统计汇总、超长断站、超频断站、超短断站的自动输出展示。

二 基站故障大数据研究及分析

1导入库及函数模板

利用Python的大数据处理功能主要使用了pandas和numpy两个标准库。导入库及函数模板后，读取桌面上的alarms断站excel表格，准备进行数据处理。

#导入各种库以及函数模板

import pandas as pd

import numpy as np

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

from pandas import to_datetime

#导入具体的文件

data = pd.read_excel（r'C：＼Users＼Lenovo＼Desktop＼alarms断站.xls'）

df_0 = pd.DataFrame（data）

df_0['故障原因'].fillna（'其他'）

2 四超断站分析及设计

本文提到的四超断站指的是超长断站、超短断站、超频断站和超量断站。

超长断站分析及设计：按照故障关键项有效列顺序，对“故障时长”列进行排序，自动输出时长较长的100个（或10个）到一个新的excel表“超长断站”;同理，如果对“故障时长”列进行判断，如果大于等于1分钟，小于10分钟，自动输出生成一个新的excel表”超短断站”。

超频断站分析及设计：按照上述有效列顺序，对“网元名称”列中基站名称进行统计，得到断站告警的次数，把断站次数大于等于5（大于10）的排好顺序，自动输出一个新的excel表“超频断站”。（同理类推，可以输出频次大于10的基站，频次大于100的基站）

超……