Generacion de Dataset mediante Python - Redes y Comunicaciones

 Por: Guido Fernandez

1. Definición del Problema

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

2. Generación de Datos Ficticios

Crea datos ficticios que simulen el escenario del problema. Puedes utilizar Python para generar datos de tráfico de red, latencia, o cualquier otro parámetro relevante.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Generar datos ficticios de tráfico de red y latencia

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))

latencia = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=len(tiempo))

# Crear un DataFrame con los datos ficticios

df = pd.DataFrame({'Tiempo': tiempo, 'Trafico_Red': trafico_red, 'Latencia': latencia})

3. Análisis Exploratorio de Datos

Utiliza técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) para comprender mejor los datos. Comienza con un resumen estadístico y visualización de los datos.

# Resumen estadístico

resumen_estadistico = df.describe()

# Visualización del tráfico de red y latencia

plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(2, 1, 1)

sns.lineplot(data=df, x='Tiempo', y='Trafico_Red', color='skyblue')

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

plt.subplot(2, 1, 2)

sns.lineplot(data=df, x='Tiempo', y='Latencia', color='salmon')

plt.title('Latencia a lo largo del Tiempo')

plt.tight_layout()

plt.show()

# Imprimir resumen estadístico

print("Resumen Estadístico:")

print(resumen_estadistico)

RESUMEN ESTADISTICO:

Resumen Estadístico: Tiempo Trafico_Red Latencia count 240.000000 240.000000 240.000000 mean 11.950000 0.024658 10.071299 std 6.942622 0.851511 1.979965 min 0.000000 -2.011847 3.517465 25% 5.975000 -0.686841 8.739286 50% 11.950000 0.045985 10.022825 75% 17.925000 0.686113 11.365955 max 23.900000 2.813523 16.157762

4. Identificación de Patrones y Tendencias

Explora patrones en los datos y busca posibles tendencias. Puedes utilizar gráficos adicionales para esto.

# Gráfico de dispersión para explorar la relación entre tráfico de red y latencia

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

sns.scatterplot(data=df, x='Trafico_Red', y='Latencia', hue='Tiempo', palette='viridis')

plt.title('Relación entre Tráfico de Red y Latencia')

plt.xlabel('Trafico de Red')

plt.ylabel('Latencia')

plt.legend(title='Tiempo')

plt.show()

5. Generación de Datasets

Crea conjuntos de datos específicos para diferentes condiciones o escenarios simulados.

# Generar un conjunto de datos para alta carga de tráfico

alta_carga = df[df['Trafico_Red'] > 1]

# Generar un conjunto de datos para baja latencia

baja_latencia = df[df['Latencia'] < 8]

6. Presentación de Resultados

Crea informes o presentaciones que resuman los resultados del proyecto, incluyendo visualizaciones y conclusiones.

Este es solo un esquema general, y debes adaptar cada paso según las características específicas del problema en el área de redes y comunicaciones que estás abordando.