### Análisis de Datos en el Domingo de 5G: Algoritmo en Python
#### Introducción
En el contexto del despliegue de la tecnología 5G, la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos es crucial para optimizar el rendimiento, identificar problemas y tomar decisiones informadas. Este documento presenta un algoritmo en Python para analizar datos relacionados con la red 5G, utilizando un enfoque profesional y detallado.
#### Objetivo
El objetivo de este algoritmo es procesar datos de rendimiento de la red 5G, identificar patrones y anomalías, y generar informes que puedan ser utilizados por los ingenieros y administradores de red para mejorar el servicio.
#### Preparación de los Datos
Antes de comenzar con el análisis, es necesario preparar los datos. Supongamos que tenemos un archivo CSV que contiene los siguientes campos:
– `timestamp`: Marca de tiempo de la medición.
– `node_id`: Identificador del nodo de la red.
– `rssi`: Nivel de señal recibida (RSSI).
– `snr`: Relación señal-ruido (SNR).
– `throughput`: Velocidad de transferencia de datos.
« `python
import pandas as pd
# Cargar los datos
data = pd.read_csv(‘5g_data.csv’)
# Verificar las primeras filas del dataset
print(data.head())
« `
#### Limpieza de Datos
Es importante limpiar los datos para eliminar valores faltantes o incorrectos.
« `python
# Eliminar filas con valores faltantes
data_clean = data.dropna()
# Verificar si hay valores faltantes en el dataset limpio
print(data_clean.isnull().sum())
« `
#### Análisis Exploratorio
Realizamos un análisis exploratorio para entender las características de los datos.
« `python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Gráfico de distribución de RSSI
sns.histplot(data_clean[‘rssi’], bins=30, kde=True)
plt.title(‘Distribución de RSSI’)
plt.xlabel(‘RSSI’)
plt.ylabel(‘Frecuencia’)
plt.show()
# Gráfico de distribución de SNR
sns.histplot(data_clean[‘snr’], bins=30, kde=True)
plt.title(‘Distribución de SNR’)
plt.xlabel(‘SNR’)
plt.ylabel(‘Frecuencia’)
plt.show()
# Gráfico de evolución del throughput
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x=’timestamp’, y=’throughput’, data=data_clean)
plt.title(‘Evolución del Throughput’)
plt.xlabel(‘Tiempo’)
plt.ylabel(‘Throughput’)
plt.show()
« `
#### Identificación de Anomalías
Para identificar anomalías en los datos, podemos utilizar técnicas de detección de valores atípicos, como el método de las desviaciones estándar.
« `python
# Calcular las desviaciones estándar
std_rssi = data_clean[‘rssi’].std()
std_snr = data_clean[‘snr’].std()
std_throughput = data_clean[‘throughput’].std()
# Identificar anomalías en RSSI
anomalies_rssi = data_clean[abs(data_clean[‘rssi’] – data_clean[‘rssi’].mean()) > 3 std_rssi]
# Identificar anomalías en SNR
anomalies_snr = data_clean[abs(data_clean[‘snr’] – data_clean[‘snr’].mean()) > 3 std_snr]
# Identificar anomalías en Throughput
anomalies_throughput = data_clean[abs(data_clean[‘throughput’] – data_clean[‘throughput’].mean()) > 3 std_throughput]
# Imprimir las anomalías encontradas
print(f »Anomalías en RSSI: {len(anomalies_rssi)} filas »)
print(f »Anomalías en SNR: {len(anomalies_snr)} filas »)
print(f »Anomalías en Throughput: {len(anomalies_throughput)} filas »)
« `
#### Generación de Informes
Finalmente, generamos un informe que resuma los hallazgos del análisis.
« `python
# Crear un informe en formato PDF
from fpdf import FPDF
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
# Añadir el título del informe
pdf.set_font(« Arial », size = 16)
pdf.cell(200, 10, txt = « Informe de Análisis de Datos de 5G », ln = True, align = ‘C’)
# Añadir el contenido del informe
pdf.set_font(« Arial », size = 12)
pdf.cell(200, 10, txt = f »Número de anomalías en RSSI: {len(anomalies_rssi)} », ln = True)
pdf.cell(200, 10, txt = f »Número de anomalías en SNR: {len(anomalies_snr)} », ln = True)
pdf.cell(200, 10, txt = f »Número de anomalías en Throughput: {len(anomalies_throughput)} », ln = True)
# Guardar el informe en un archivo
pdf.output(« report