Este proyecto tiene como objetivo analizar el comportamiento del sector de telecomunicaciones en Argentina utilizando datos relevantes sobre velocidad de internet, penetración de hogares conectados, tecnologías utilizadas y métricas financieras ajustadas por inflación. El análisis incluye:
- Exploración de datos (EDA) y visualización interactiva.
- Creación de KPIs clave para evaluar el crecimiento y las oportunidades en el mercado.
- Generación de insights basados en datos para orientar decisiones estratégicas.
- Contiene los datasets originales extraídos del archivo Excel
Internet.xlsx. - Los datos no han sido limpiados.
- Datasets incluidos:
- Velocidad % por prov
- Penetración-hogares
- Totales Accesos Por Tecnología
- Totales Accesos por rango
- Accesos por rangos
- Ingresos
- Contiene los datasets limpios listos para el análisis.
- Cada archivo es una versión procesada de los originales en
Datasets. - Estructura y nombres iguales a los de
Datasets.
- Contiene las dependencias necesarias para ejecutar el proyecto.
- Instalación:
pip install -r requirements.txt
- Proporciona funciones para crear gráficos interactivos relacionados con:
- Distribución de accesos por rangos.
- Distribución de accesos por tecnologías.
- Evolución de penetración de hogares conectados.
- Velocidad promedio de internet por provincia.
- Utiliza
plotlypara visualización y ipywidgets para interactividad. - Ejemplo de uso:
from graficos import GraficoAccesosPorTecnologia grafico = GraficoAccesosPorTecnologia(df_tecnologia) grafico.display()
- Funcionalidad:
- Generación de un dataset con tasas de inflación anual desde 2014 hasta 2024.
- Ajuste de ingresos trimestrales por inflación basado en un año base.
- Ejemplo de uso:
from inflacion import ajustar_ingresos ingresos_ajustados = ajustar_ingresos(df_ingresos, df_inflacion)
- Calcula y grafica 3 KPIs clave:
- Penetración de accesos por hogares.
- Velocidad promedio por provincia.
- Cobertura de fibra óptica por trimestre.
- Los KPIs incluyen filtros interactivos y gráficos detallados.
- Ejemplo de uso
from KPIs import KPIAnalyzer kpi_analyzer = KPIAnalyzer(df_penetracion, df_velocidad, df_fibra) kpi_analyzer.display()
- Notebook interactivo que:
- Realiza el análisis exploratorio de los datos (EDA).
- Incluye visualizaciones y descripciones detalladas.
- Integra las métricas y gráficos generados por los módulos.
-
Fórmula:
$KPI = \left(\frac{\text{Nuevo acceso} - \text{Acceso actual}}{\text{Acceso actual}}\right) \times 100$ -
Variables necesarias:
- Acceso actual: Accesos por cada 100 hogares en el trimestre actual.
- Nuevo acceso: Proyección del número de accesos por cada 100 hogares tras el incremento del 2%.
-
Descripción: Evalúa el crecimiento porcentual de accesos en hogares durante los trimestres 3 y 4 del 2023.
-
Resultados:
- Crecimiento positivo en provincias como Buenos Aires y Córdoba.
- Provincias rurales muestran menor penetración.
-
Recomendaciones:
- Invertir en áreas rurales para reducir la brecha digital.
- Promover políticas públicas que incentiven el acceso.
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Fórmula:
$KPI = \left(\frac{\text{Nueva velocidad promedio} - \text{Velocidad promedio actual}}{\text{Velocidad promedio actual}}\right) \times 100$ -
Variables necesarias:
- Velocidad promedio actual: Media de las velocidades actuales por provincia (Mbps).
- Nueva velocidad promedio: Proyección de la velocidad promedio tras el incremento del 2%.
-
Descripción: Analiza el incremento en Mbps promedio en las provincias entre los trimestres 3 y 4 del 2023.
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Resultados:
- Capital Federal lidera con velocidades superiores a 180 Mbps.
- Regiones menos urbanizadas presentan velocidades más bajas.
-
Recomendaciones:
- Expandir la infraestructura de fibra óptica en regiones con velocidades bajas.
- Incentivar a las ISPs a mantener estándares elevados de calidad.
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Fórmula:
$KPI = \left(\frac{\text{Total Accesos proyectados} - \text{Total Accesos actuales}}{\text{Total Accesos actuales}}\right) \times 100$ -
Variables necesarias:
- Accesos actuales: Total de Accesos por tecnologías (Fibra Óptica) en el trimestre actual.
- Ingresos proyectados: Proyección de Accesos por tecnologías (Fibra Óptica) con un incremento del 1.5%.
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Descripción: Mide el crecimiento de accesos por fibra óptica en los trimestres 3 y 4 del 2023.
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Resultados:
- Incrementos significativos en provincias como Mendoza y Córdoba.
- ADSL y tecnologías obsoletas aún tienen presencia considerable.
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Recomendaciones:
- Enfocarse en la transición de ADSL a fibra óptica.
- Expandir la cobertura en zonas suburbanas y rurales.
- Pandas: Manipulación de datos.
- Plotly: Visualizaciones interactivas.
- Ipywidgets: Interactividad en Jupyter Notebook.
- Python: Lenguaje principal del proyecto.
- Excel: Origen de los datos.
- Instalar dependencias:
pip install -r requirements.txt
- Asegurarse de que las carpetas Datasets y Data_cleaned contengan los archivos correspondientes.
- Ejecutar el archivo EDA_Analysis_Telecommunications_Sector.ipynb para obtener un análisis inicial de los datos.
- Este notebook incluye:
- Gráficos descriptivos.
- Estadísticas clave.
- Identificación de tendencias.
- Usar las clases en graficos.py para generar gráficos interactivos.
- Por ejemplo, para graficar la distribución de accesos por tecnología:
from graficos import GraficoAccesosPorTecnologia grafico = GraficoAccesosPorTecnologia(df_tecnologia) grafico.display()
- Importar y usar las clases de KPIs.py para analizar los indicadores clave de rendimiento.
- Ejemplo:
from KPIs import KPIAnalyzer kpi_analyzer = KPIAnalyzer(df_penetracion, df_velocidad, df_fibra) kpi_analyzer.display()
- Utilizar el módulo inflacion.py para calcular ingresos ajustados.
- Ejemplo:
from inflacion import ajustar_ingresos ingresos_ajustados = ajustar_ingresos(df_ingresos, df_inflacion)
- Transición a Tecnologías Modernas:
- Predominio de fibra óptica y cablemódem.
- Necesidad de acelerar la sustitución de tecnologías obsoletas.
- Crecimiento en Conectividad:
- Provincias urbanas lideran en penetración.
- Brechas digitales significativas en áreas rurales.
- Velocidades en Ascenso:
- Tendencia positiva en regiones clave.
- Disparidades notables entre provincias.
- Ingresos Estables:
- Ajustados por inflación, los ingresos muestran sostenibilidad.
- Invertir en Infraestructura:
- Expandir fibra óptica a zonas rurales.
- Garantizar la estabilidad de velocidades altas.
- Reducir la Brecha Digital:
- Promover subsidios para hogares no conectados.
- Incentivar acceso en comunidades vulnerables.
- Fortalecer Políticas de Calidad:
- Regular estándares mínimos para ISPs.
- Monitorizar mejoras en tecnologías existentes.
- Aprovechar el Potencial del Mercado:
- Explorar oportunidades en regiones en desarrollo.
- Usar datos de KPIs para ajustar estrategias de inversión.
- Ampliación del Análisis:
- Incluir predicciones de tendencias futuras mediante modelos de Machine Learning.
- Identificar nuevas métricas basadas en la demanda de mercado.
- Optimización de Infraestructura:
- Usar los insights obtenidos para diseñar estrategias de inversión en infraestructura tecnológica.
- Expansión Regional:
- Focalizar esfuerzos en regiones con bajo crecimiento y alto potencial.
Para sugerencias o colaboraciones, por favor contacta a través de los canales disponibles en este repositorio.
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Puedes usar, modificar y distribuir el código con los créditos correspondientes.
Este proyecto fue desarrollado como parte del análisis del sector de telecomunicaciones en Argentina, utilizando herramientas de análisis de datos avanzadas para generar insights estratégicos.