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
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Resumen
This paper focused on analyzing a data set called "percentage of unsuccessful communication attempts in the access network for 4g" that contained records from various departments and municipalities in Colombia, including information on telecommunications companies. Machine learning techniques and machine learning models in Python were used to predict and understand patterns of unsuccessful communication attempts in the 4g network. The process included data exploration and cleaning, selection of relevant variables, and application of various machine learning algorithms. The results demonstrated that these models were accurate and could improve the quality of service and efficiency of 4g networks in colombia.
Descripción
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.
Palabras clave
Minería de datos, Calidad de servicio, Telefonía celular, Datos móviles