Análisis estadístico y pronostico para el servicio de internet móvil de los operadores en Colombia usando machine learning para determinar el número de abonados y su portabilidad

Los operadores móviles en Colombia y sus servicios ofrecidos recopilan una gran cantidad de información con respecto a las variables de cada servicio, como es el caso del internet móvil, el cual hoy es ofrecido por todos los operadores en modalidades de planes prepago y pospago. La dinámica de oferta y estabilidad en el mercado que posee cada operador está ligada a las características de sus planes y al constante cambio que cada uno presenta mensualmente. Es por ello que para entidades como la Comisión de Regulación de Comunicaciones (CRC) que posee y recopila esta data, se vuelve necesario entender la influencia y la dinámica de estas condiciones y sus cambios a través del tiempo. La plataforma Posdata, administrada y actualizada constantemente por la CRC, recopila diversa información de los operadores móviles en Colombia. Dentro de esta se encuentra el histórico de abonados, la portabilidad y las tarifas, donde cada una corresponde a periodos de tiempo distintos desde su recolección y/o actualización. Esta data es de acceso público, por lo cual es posible consultarla y descargarla en cualquier momento. Con ello, es posible realizar e implementar un análisis estadístico que demuestre las condiciones actuales y el cambio histórico de estas variables en mención a cada operador y sus modalidades de planes. La realización de este análisis y respectivo pronóstico se encuentra enmarcado por medio de un proyecto de investigación institucionalizado entre la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y la CRC avalado por Minciencias mediante la convocatoria 908-2021 (“Nuevo conocimiento, desarrollo tecnológico e innovación para el fortalecimiento de los sectores de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), postal y de contenidos audiovisuales”). En este proyecto, se busca dar una mayor visibilidad e importancia a esta data mediante una interfaz gráfica de usuario en la cual se integren herramientas y técnicas de estadística y Machine Learning (ML) para la generación de resultados que proporcionen un detalle de la competencia y dinamización de las variables en los distintos operadores en el país.

• Autores: Castillo Caranton, Luis Felipe; Flórez Salazar, Miguel Ángel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40797
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/40797
• Palabra clave: Análisis de datos; Operador de red móvil; Procesamiento de datos; Pronostico; Portabilidad móvil; Machine learning; Analysis of data; Mobile network operator; Data processing; Forecast; Machine learning; Mobile portability
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional