Herramienta basada en software para el diagnóstico de intentos de comunicación no exitosos del servicio de datos móviles con redes de cuarta generación (4g) en el sector de las telecomunicaciones en colombia

Este documento se centró en analizar un conjunto de datos llamado "Porcentaje de intentos de comunicación no exitosos en la red de acceso para 4G" que contenía registros de diversos departamentos y municipios en Colombia, incluyendo información sobre empresas de telecomunicaciones. Se emplearon técnicas de aprendizaje automático y modelos de machine learning en Python para predecir y comprender patrones de intentos de comunicación no exitosos en la red 4g. El proceso incluyó la exploración y limpieza de datos, selección de variables relevantes y la aplicación de varios algoritmos de aprendizaje automático. Los resultados demostraron que estos modelos fueron precisos y podrían mejorar la calidad del servicio y eficiencia de las redes 4g en Colombia.

• Autores: Munevar Rojas, Alba Lizeth; Varón Herrera, María Alejandra
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/38605
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/38605
• Palabra clave: Minería de datos; Calidad de servicio; Telefonía celular; Datos móviles; Ingeniería en Telecomunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas; Colombia -- Aprendizaje automático aplicado a telecomunicaciones; Diagnóstico de fallos en redes 4G mediante análisis de datos; Optimización de redes 4G a través de modelos predictivos; Data mining; quality of service; cell phone; Mobile data
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional