网络优化的方法很多，在网络优化的初期，常通过对OMC-R数据的分析和路测的结果，制定网络调整的方案。在采用图1的流程经过几个循环后，网络质量有了大幅度的提高。但仅采用上述方法较难发现和解决问题，这时通常会结合用户投诉和CQT测试办法来发现问题，结合信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法，分析查找问题的根源。在实际优化中，尤其以分析OMC-R话务统计报告，并辅以七号信令仪表进行A接口或Abis接口跟踪分析，作为网络优化常用的手段。
5G的无线网络优化重点关注日常数据分析、问题定位,提高网络性能。与4G相比,5G的无线网络优化面临更多挑战。新技术、新UseCase(用例)及网络架构演进,带来网络优化的高复杂度、高技能要求，行业门槛变得更高。上下行解耦等新技术的演进使得网络优化难度呈线性增加。Massive MIMO(大规模分布式天线)与Beam forming(波束赋型)使得Pattern( 模式)组合超10000+RF(射频),优化难度呈线性增加，2D到3D优化人工无法作业。
利用实时和预测性网络数据，网络优化技术可将网络发挥到潜力，在对用户产生影响之前主动解决性能问题。通过主动监控和预测性预测，网络规划技术可评估未来的网络需求，并提前数月确定何时何地扩展容量以获得回报。这会产生一个永远在线的网络---根据战略业务目标量身定制，并准备好满足未来 5G 用例日益关键的性能需求。