網絡優化的方法很多，在網絡優化的初期，常通過對OMC-R數據的分析和路測的結果，制定網絡調整的方案。在采用圖1的流程經過幾個循環后，網絡質量有了大幅度的提高。但僅采用上述方法較難發現和解決問題，這時通常會結合用戶投訴和CQT測試辦法來發現問題，結合信令跟蹤分析法、話務統計分析法及路測分析法，分析查找問題的根源。在實際優化中，尤其以分析OMC-R話務統計報告，并輔以七號信令儀表進行A接口或Abis接口跟蹤分析，作為網絡優化常用的手段。

5G的無線網絡優化重點關注日常數據分析、問題定位,提高網絡性能。與4G相比,5G的無線網絡優化面臨更多挑戰。新技術、新UseCase(用例)及網絡架構演進,帶來網絡優化的高復雜度、高技能要求，行業門檻變得更高。上下行解耦等新技術的演進使得網絡優化難度呈線性增加。Massive MIMO(大規模分布式天線)與Beam forming(波束賦型)使得Pattern( 模式)組合超10000+RF(射頻),優化難度呈線性增加，2D到3D優化人工無法作業。

利用實時和預測性網絡數據，網絡優化技術可將網絡發揮到潛力，在對用戶產生影響之前主動解決性能問題。通過主動監控和預測性預測，網絡規劃技術可評估未來的網絡需求，并提前數月確定何時何地擴展容量以獲得回報。這會產生一個永遠在線的網絡---根據戰略業務目標量身定制，并準備好滿足未來 5G 用例日益關鍵的性能需求。