Browsing by Author "Ferres, Leonardo"
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Item Ajuste de la distribución probabilística y construcción de data sintética de XDR´S(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2022) Díaz Letelier, Alberto; Vásquez Herrera, Elizabeth; Bravo, Loreto; Ferres, LeonardoEl patrón temporal de registros de usos de datos entrega información de utilidad para las compañías de telecomunicaciones (TELCO), donde se detecta tiempo critico de tráfico de datos de sus clientes. Este es un indicador que permite mejorar la calidad del servicio junto con detectar los tramos críticos en los que se recomienda optimizar el servicio, dado que, fallas eventuales en el periodo de mayor uso de datos traería reclamos a la compañía, lo que afectaría a los índices de satisfacción. Por ello nos embarcamos en este proyecto que tiene como motivación caracterizar y describir las series de XDRs en distintos tiempos comparando comportamientos de distribuciones, y al mismo tiempo, distinguir el tramo de horario de mayor actividad mediante las conexiones de sus clientes capturadas por hits en las antenas, y dada la información conocida, predecir un día de actividad a partir de 3 días conocidos. Con ello se podrá establecer y reconocer futuros puntos críticos, información valiosa para preparar medidas de contingencia previstas ante el alza de conexiones.Item Análisis de movilidad humana para el año 2020 durante las cuarentenas en Chile(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2023) Elgueta Barrios, Pablo; Ramírez Veas, Patricio; Ferres, LeonardoEl 11 de marzo del 2020, se declaró la pandemia en Chile debido al virus Sars-CoV-2, o mejor conocido como COVID-19. Este anuncio trajo varios cambios dentro del país por los últimos tres años, uno de esos cambios es la movilidad que tuvo el país desde el 2020 hasta el 2022, en donde debido a la pandemia el país instauro un plan paso a paso en donde cada comuna tenía sus restricciones a la hora de poder salir a la calle. Debido a esto, la gente en Chile comenzó a salir menos, quedándose en sus casas haciendo cuarentena. Durante la pandemia, se pudo hacer un rastreo del movimiento de las personas gracias a las antenas telefónicas repartidas por todo el país, en donde cada una podía rastrear cuando un teléfono entraba y salía de su señal. Gracias a esto, se puede ver a través de todo el país como la pandemia afecto la movilidad de los chilenos desde el 2020 hasta la actualidad, se puede ver como cada comuna reacciono a este suceso y como cada una fue evolucionando durante el plan Paso a Paso del gobierno de Chile hasta su punto final en donde llego al paso de apertura el 1 de octubre del 2022 hasta el día de hoy. Los datos que se han recopilado durante el 2020 del índice de movilidad de las personas fueron hechos accesibles para poder hacer un análisis futuro acerca de los efectos de este virus y las futuras consecuencias que podría llegar a tener si es que ocurriese otra pandemia similar. Utilizando los datos recopilados, se generó un análisis y exploración de datos el cual cuenta un poco la historia durante la pandemia en el 2020, cuenta cosas como las comunas que más movimiento interno y/o externo tuvieron, además del total de la movilidad llamada el índice de movilidad. Además, se pueden buscar explicaciones a las del por qué el movimiento de las comunas si es que se toman en cuenta los datos socioeconómicos de ella, además de los ambientales, en donde las comunas con mejor estrato socioeconómico tuvieron menos movilidad en contraste a las que más lo tuvieron en donde en ellas si se observó una mayor tasa de movilidad en comparación a la media. Junto con los datos de movilidad, también estaban accesibles los datos del plan Paso a Paso del gobierno de Chile, en donde se podía ver para cada comuna en esa semana en qué fase se encontraban. Este data set fue esencial para este trabajo dado que ayudo mucho en el trabajo del análisis de datos, además del trabajo del modelo de machine learning. Finalmente, se hizo un modelo que fue capaz de predecir un muy buen nivel de precisión los índices de movilidad de las regiones de chile externas a la región metropolitana. Específicamente fueron utilizadas todas las comunas de la Region Metropolitana, y se utilizaron los datos de su índice de movilidad para los días del 2020 desde que comenzó el plan Paso a Paso, en donde las fases para cada día cumplieron un rol muy importante.Item Detección de teletrabajo utilizando datos XDR : ¿Es el teletrabajo una tendencia creciente en Chile?(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2022) Ramírez Vera, Luis; Bravo, Loreto; Ferres, LeonardoDesde el año 2019, nuestro país ha estado en una situación bastante convulsionada debido a diversas movilizaciones sociales, donde hubo hechos que impactaron negativamente a la ciudadanía como es el caso de los daños ocurridos en el metro de Santiago que dejaron el 87% de la red sin servicio en octubre del 2019. Tan solo 5 meses después, el día 18 de marzo del año 2020 se declaró la pandemia Covid19, lo que trajo consigo cambios significativos para todo el planeta. Partiendo por los negativos efectos en la salud de las personas causando lamentables pérdidas humanas. Uno de los cambio más relevantes fue la restricción prácticamente total del desplazamiento de las personas para evitar la propagación del virus que en aquellas fechas aun no tenía una cura disponible. Ambos eventos causaron un gran impactado laboral donde empresas de diversos tamaños se vieron afectadas fuertemente, muchas pequeñas y medianas empresas tuvieron que cerrar sus puertas, y por su parte, muchas grandes empresas se vieron obligadas a reducir sus nóminas de trabajadores, debido a la incertidumbre del momento. De acuerdo a datos oficiales del Banco Central, en julio de 2020 hubo una tasa de desocupación del 13,1%, siendo la cifra más alta durante toda la pandemia. [1] Debido a las restricciones de desplazamiento antes expuestas, las empresas tuvieron que realizar despliegues técnicos en tiempo record para continuar con las operaciones de negocio en modalidades de teletrabajo, algo que poco se había explorado hasta ese momento, pero que gracias a las tecnologías disponibles, se logró hacer frente en tiempos óptimos. Los planes de cambio de modalidad incluyeron capacitaciones para los trabajadores, implementación de herramientas de comunicación, trabajo a distancia y robustecimiento de las medidas de seguridad en las conexiones, entre otros. Estos cambios trajeron consigo una disminución notoria del flujo de personas en transporte público y tránsito vehicular. Con el paso del tiempo, se fueron eliminando las restricciones y las personas comenzaron a volver a sus rutinas diarias y en el mundo de las empresas, la modalidad de teletrabajo logró persistir incluso en momentos con mejores condiciones sanitarias. En la actualidad, siendo la modalidad de teletrabajo una realidad más que una excepción, surgen nuevos campos de estudio que requieren ser analizados en torno a esta materia. El presente informe, busca proponer un algoritmo de detección de dispositivos en modalidad de teletrabajo utilizando fuentes de datos XDR de una empresa de telecomunicaciones de ChileItem Estudio de la movilidad en la población de chile durante el confinamiento en el año 2020 como consecuencia del Covid-19 y la cantidad de nacimientos ocurridos nueve meses después(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2024) Gacitúa Maturana, Sebastián; Ferres, LeonardoA raíz de la pandemia del COVID-19, el gobierno chileno restringió las libertades de locomoción y reunión de la población entre marzo de 2020 y septiembre de 2021, este estudio tuvo por objeto verificar si existió un cambio significativo en el número de nacimientos ocurridos en Chile 9 meses después del periodo de menor movilidad en cada región, con fines informativos a nivel demográfico. El periodo de menor movilidad se analizó con el número de nacimientos registrados 9 meses después por el Servicio de Registro Civil, y se compara con los nacimientos ocurridos en los 6 meses previos y posteriores. Para ello, se utilizó el lenguaje de programación Python y las librerías numpy, pandas, plotly, statsmodels y pingouin, y se recurrió a pruebas estadísticas de normalidad de Shapiro-Wilk y T de Student.Item Patrones de Movilidad entre los Pasos 1 y 2 del Plan Paso a Paso durante la Pandemia del Covid-19 en Chile(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2023) Gallardo Toro, Kevin; Ferres, LeonardoLa implementación de cierres parciales durante la pandemia del Covid-19 fue, es y probablemente seguirá siendo tema de investigación y de discusión para muchos. Chile, al igual que otros países en el mundo, estableció este tipo de medidas y en Julio de 2020, para hacer más claras las etapas para la población, creo el Plan Paso a Paso. Este plan consistía en 5 Pasos, que iban desde el cierre total a aperturas casi totales de la movilidad, permitiendo la obtención de permisos para movilizarse durante las etapas de mayor restricción. En este proyecto, analizaremos de manera gráfica las diferencias de movilidad entre los pasos 1 y 2 del Plan Paso a Paso, utilizando como principal indicador un índice de movilidad creado a partir de datos de interacción de teléfonos móviles con antenas específicamente eXtended Detail Records o XDRs). Además, veremos la relación de la movilidad en Chile con factores económicos y medioambientales a través de correlaciones a nivel nacional y regional, junto con importancia de estas variables según modelos de regresión.Item Predicción de Averías operación infraestructura Datacenter(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2021-09) Cotapos Mendoza, Jorge; Ferres, LeonardoEn este proyecto se plantea la necesidad de robustecer el sistema de mantenimiento de la infraestructura de algunos datacenter, con el objetivo de generar un modelo predictivo de averías, lo que genera eficiencia en los recursos económicos y materiales. Dentro de los datacenter con los cuales se elabora este proyecto existen algunos reconocidos internacionalmente y deben cumplir con altos estándares de la industria, donde la entidad mas reconocida es UpTime Institute. La metodología empleada consiste en crear un modelo predictivo con las averías materializadas en los componentes de la infraestructura de los datacenters, considerando la librería de scikit learn en Python. Los datos son propiedad del área de mantención de infraestructura datacenter y fueron compartidos exclusivamente para este proyecto, el contenido corresponde a las actividades realizadas por el área y el periodo considerado es del año 2014 al 2020. El resultado final fue lograr un modelo predictivo con un puntaje de 88,3% de precisión para todos los grupos de componentes con clasificación por avería, mes y datacenter afectado.