Detección de Outliers en el consumo de energía en telecomunicaciones
Este trabajo explora el uso de modelos de detección de outliers en series de tiempo. El objetivo principal fue identificar comportamientos inusuales en los datos, utilizando dos enfoques diferentes: Prophet e Isolation Forest. Se analizaron visualmente los resultados de cada modelo, evaluando su com...
- Autores:
-
Rodríguez Posada, Yuliana Vanessa
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47726
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47726
- Palabra clave:
- Análisis de series de tiempo
Time-series analysis
Consumo de energía
Energy consumption
Telecomunicaciones
Telecommunications
Outliers
ODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación
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- openAccess
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Este trabajo explora el uso de modelos de detección de outliers en series de tiempo. El objetivo principal fue identificar comportamientos inusuales en los datos, utilizando dos enfoques diferentes: Prophet e Isolation Forest. Se analizaron visualmente los resultados de cada modelo, evaluando su comportamiento frente a diferentes patrones. Los hallazgos mostraron que ambos métodos ofrecen ventajas distintas: Prophet facilita la interpretación al incorporar estructura temporal, mientras que Isolation Forest realiza una detección más general. Se concluye que una combinación de enfoques y el análisis contextual pueden aportar valor a procesos de monitoreo energético. |
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Contextodelproblemaydescripcióndelosdatos 3 1.1. ¿Quéseconsideraunoutlierenestecaso? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2. Revisióndeliteratura 4 2.1. Enfoquesclásicosparadeteccióndeoutliers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2. Técnicasmodernasyaprendizajeautomático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3. Imputacióndevaloresfaltantesytratamientoposterioraladetección. . . . . . . . . . . . 5 2.4. Predicciónenescenariosinciertosypropuestasdeestandarización . . . . . . . . . . . . . 5 3. Exploracióndedatos 7 4. ModelosUtilizados 9 4.1. IsolationForest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 4.2. Prophet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 5. Resultados 10 5.1. ARA0001 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 5.2. ARM0011 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 6. Comparación de modelos 12 7. Conclusiones 13 8. Limitaciones y Recomendaciones 14PregradoEconomista16 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaEconomíaDepartamento de Ciencias EconómicasMedellín, ColombiaFacultad de Ciencias EconómicasCampus Medellín - Ciudad UniversitariaDetección de Outliers en el consumo de energía en telecomunicacionesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftAbulkhair, A. (2023). Data imputation demystified: Time series data. Medium. Recuperado de MediumAggarwal, C. C. (2017). Outlier Analysis. Springer International Publishing.Alexandrov, A., Benidis, K., Bohlke-Schneider, M., Flunkert, V., Gasthaus, J., Januschowski, T., Maddix, D. C., Rangapuram, S., Salinas, D., Schulz, J., Stella, L., Türkmen, A. C., and Wang, Y. (2019). Gluonts: Probabilistic time series models in pythonChandola, V., Banerjee, A., and Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACMComput. Surv.Chen, C.-Z. and Liu, L.-M. (1993). Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series. Journal of the American Statistical Association, 88(421):284–297.Faloutsos, C., Gasthaus, J., Januschowski, T., and Wang, Y. (2019). Classical and contemporary approaches to big time series forecasting. In Proceedings of the 2019 International Conference on Management of Data (SIGMOD), pages 2042–2047. ACM.GeeksforGeeks (2023). How to deal with missing values in a timeseries in python? Recuperado el 2 de junio de 2025.Gupta, M., Gao, J., Aggarwal, C. C., and Han, J. (2014). Outlier detection for temporal data: A survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 26(9):2250–2267.Hawkins, D. M. (1980). Identification of Outliers. Springer Netherlands, Dordrecht, The Netherlands.Huang, H., Mehrotra, K., and Mohan, C. (2011). Rank-based outlier detection. Journal of Statistical Computation and Simulation, iFirst.Löning, M., Bagnall, A., Ganesh, S., Kazakov, V., Lines, J., and Kiraly, F. J. (2019). Time series forecasting with sktime: A unified interface for machine learning with time series. arXiv preprint arXiv:1909.07872.Moritz, S. and Bartz-Beielstein, T. (2016). imputets: Time series missing value imputation in r. The R Journal, 9(1):207–218.Petropoulos, F., Makridakis, S., Hyndman, R. J., and Spiliotis, E. (2022). Forecasting in the presence of exceptional events: lessons from the covid-19 pandemic. International Journal of Forecasting, 38(2):505–519Weron, R. (2006). Modeling and Forecasting Electricity Loads, chapter 3, pages 67–100. John Wiley Sons, Ltd.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis de series de tiempoTime-series analysisConsumo de energíaEnergy consumptionTelecomunicacionesTelecommunicationsOutliersODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovaciónPublicationORIGINALRodriguezYuliana_2025_Outliers_Consumo_Energia.pdfRodriguezYuliana_2025_Outliers_Consumo_Energia.pdfapplication/pdf538082https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/597aae29-bd8a-4606-89df-a68a15fd4c94/download7ce892f2789999dd7dc3fb1b58a740bcMD53trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814837https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/a5e42b06-3ca6-49fd-8d5a-f2305866c479/downloadb76e7a76e24cf2f94b3ce0ae5ed275d0MD52falseAnonymousREADTEXTRodriguezYuliana_2025_Outliers_Consumo_Energia.pdf.txtRodriguezYuliana_2025_Outliers_Consumo_Energia.pdf.txtExtracted 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