Creacion de Datashet en TRAFICO DE DATOS

 Por: Guido Fernandez

1. Definición del Problema

Identifica un problema o escenario en el área de telecomunicaciones que desees abordar. Por ejemplo, podrías simular el rendimiento de una red bajo ciertas condiciones.

2. Generación de Datos Ficticios

Crea datos ficticios que simulen el escenario del problema. Podrías generar datos de tráfico de red, calidad de señal, o cualquier otro parámetro relevante.

3. Análisis de Datos

Utiliza técnicas de análisis para comprender mejor los datos. Puedes calcular estadísticas o identificar patrones.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Generar datos ficticios de tráfico de red

np.random.seed(42)

tiempo = np.arange(0, 24, 0.1)

trafico_red = np.sin(tiempo) + np.random.normal(scale=0.5, size=len(tiempo))

# Visualización del tráfico de red simulado

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(tiempo, trafico_red, label='Tráfico de Red')

plt.title('Simulación de Tráfico de Red a lo largo del Tiempo')

plt.xlabel('Tiempo (horas)')

plt.ylabel('Nivel de Tráfico')

plt.legend()

plt.show()

4. Visualización de Datos

Utiliza gráficos para representar la información de manera más clara.

# Estadísticas básicas del tráfico de red

media_trafico = np.mean(trafico_red)

max_trafico = np.max(trafico_red)

min_trafico = np.min(trafico_red)

print(f"Media de Tráfico: {media_trafico:.2f}")

print(f"Máximo Tráfico: {max_trafico:.2f}")

print(f"Mínimo Tráfico: {min_trafico:.2f}")

RESULTADOS:

Media de Tráfico: 0.02 Máximo Tráfico: 2.81 Mínimo Tráfico: -2.01

5. Desarrollo de Algoritmos

Implementa algoritmos relacionados con el problema en cuestión. Por ejemplo, podrías simular un algoritmo de gestión de tráfico.

# Simulación simple de un algoritmo de gestión de tráfico

def gestion_trafico(trafico_actual, umbral=0.5):

    if trafico_actual > umbral:

        return "Congestión detectada, aplicando medidas."

    else:

        return "El tráfico está dentro de los límites aceptables."

print(gestion_trafico(media_trafico))

RESULTADOS:

El tráfico está dentro de los límites aceptables.

ANALISIS DE DATOS DE LA RED:

Vamos a desarrollar un análisis de datos con estadística descriptiva utilizando Python, con un enfoque en estadísticas numéricas y gráficos. Supongamos que estamos analizando datos de velocidad de descarga en una red ficticia.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Generar datos ficticios de velocidad de descarga en Mbps

np.random.seed(42)

velocidades_descarga = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=1000)

# Estadísticas Descriptivas

media_velocidad = np.mean(velocidades_descarga)

mediana_velocidad = np.median(velocidades_descarga)

std_velocidad = np.std(velocidades_descarga)

# Visualización del histograma

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.histplot(velocidades_descarga, kde=True, bins=30, color='skyblue')

plt.title('Distribución de Velocidades de Descarga')

plt.xlabel('Velocidad de Descarga (Mbps)')

plt.ylabel('Frecuencia')

plt.show()

# Boxplot para identificar outliers

plt.figure(figsize=(8, 6))

sns.boxplot(x=velocidades_descarga, color='lightcoral')

plt.title('Boxplot de Velocidades de Descarga')

plt.xlabel('Velocidad de Descarga (Mbps)')

plt.show()

# Imprimir estadísticas descriptivas

print("Estadísticas Descriptivas:")

print(f"Media de Velocidades de Descarga: {media_velocidad:.2f} Mbps")

print(f"Mediana de Velocidades de Descarga: {mediana_velocidad:.2f} Mbps")

print(f"Desviación Estándar de Velocidades de Descarga: {std_velocidad:.2f} Mbps")

Estadísticas Descriptivas: Media de Velocidades de Descarga: 50.19 Mbps Mediana de Velocidades de Descarga: 50.25 Mbps Desviación Estándar de Velocidades de Descarga: 9.79 Mbps

RESULTADOS:

1. Generamos datos ficticios de velocidad de descarga en Mbps.
2. Calculamos estadísticas descriptivas como la media, la mediana y la desviación estándar.
3. Visualizamos la distribución de las velocidades de descarga mediante un histograma con una estimación de densidad kernel.
4. Utilizamos un boxplot para identificar posibles outliers en las velocidades de descarga.

Las estadísticas descriptivas se imprimen para proporcionar un resumen numérico de los datos. Recuerda que este es solo un ejemplo básico, y en un escenario real, deberías adaptar el análisis según la naturaleza específica de tus datos de telecomunicaciones.