Objetivo
Las compañías de telecomunicaciones recogen datos de tráfico en redes móviles, que emplean para gestionar los servicios que ofrecen a los clientes, así como garantizar la calidad de dichos servicios. Con dicha información se puede obtener información de gran valor. En este trabajo, se propone segmentar a los clientes según su comportamiento en la red, de forma que la compañía pueda conocer los grupos que se forman, qué los caracteriza, y la tarifa que mejor se adapta a ellos.
El objetivo del trabajo es utilizar los datos que almacena la empresa sobre los clientes para encontrar patrones de comportamiento, analizando qué atributos son los más importantes y la tarifa que estos deberían tener. Para ello, se aplican distintos modelos de Inteligencia Artificial; además se hace uso de técnicas de minería de procesos, convirtiendo la gran cantidad de datos desestructurados en modelos fácilmente interpretables.
Para solucionar el problema planteado, en primer lugar, se crea un conjunto de datos sintéticos con el objetivo de verificar que tanto los algoritmos utilizados como las métricas son correctas, partiendo así de una base cierta. Una vez realizado este trabajo, se pasa al preproceso y experimentación con los datos reales proporcionados por MásMóvil.
Las conclusiones que se extraen de la experimentación son fundamentalmente tres: que los clientes de prepago y pospago tienen comportamientos diferentes, que en los clientes empresas no se puede aplicar el estudio por tener tarifas muy personalizadas, y que los diferentes segmentos creados se diferencian principalmente según los GB consumos en la descarga y subida de contenidos, además de por las llamadas realizadas.
TRABAJO FIN DE GRADO DE:
MARÍA EMILIA NÚÑEZ GUERRERO
Experiencia Académica
- Doble Grado en Ingeniería Informática y Administración de Empresas, Universidad Carlos III de Madrid (septiembre 2018 – junio 2024)
Experiencia Laboral
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AI Developer – Enthec (Febrero 2024 – actualidad)
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Machine Learning Researcher – Universidad Carlos III de Madrid en colaboración con Grupo MásMóvil (Septiembre 2023 – Mayo 2024)
Premios y Certificaciones
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Beca de Excelencia de la Comunidad de Madrid 2022/23
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Best Creative Idea in Digital Transformation in the field of Occupational Health and Safety (2022)
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Banco Santander Premio de Excelencia 2022
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Beca de Excelencia de la Comunidad de Madrid 2021/22
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Beca de Excelencia de la Comunidad de Madrid 2020/21
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Beca Santander Progreso 2021
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Beca Santander Progreso 2020
Habilidades técnicas
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Lenguajes de programación: Python, C/C++, SQL, HTML/CSS/JS.
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Librerías de desarrollo: Pandas, Numpy, Tensorflow, Keras, Sci-kit Learn.
- Plataformas Cloud: Google Cloud.
- Frameworks: Git, Docker.