Ajuste de la distribución probabilística y construcción de data sintética de XDR´S
Date
2022
Type:
Thesis
item.page.extent
23 p.
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Acceso abierto
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Publisher
Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
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Abstract
El 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.
Description
Capstone Project presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
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Citation
Keywords
070037S, Data sintética de XDR´S, Predicción, Análisis de flujo de actividad de XDR's