Detección de anomalías consumos SIMs

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Recursos facilitados

Entorno en AWS para el desarrollo del proyecto.

Dataset real con los registros de los Call Detail Records.

Soporte y seguimiento durante todo el proyecto, tanto a nivel de negocio como técnico.

¿Te interesa?

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Temática

Desafío dirigido a estudiantes con perfil y conocimientos en machine learning y en la resolución de problemas de series temporales.

Introducción al desafío

Este desafío nos permitirá desarrolla la búsqueda de patrones comunes, por tipo de consumo sobre datos registrados en las tarjetas SIMs, y la detección de posibles incidencias. Además, realizaremos predicciones de cómo debería ser el consumo esperado.

Desafío planteado

El proyecto cuenta con dos fases diferenciadas:

Por un lado, un análisis descriptivo para encontrar patrones afines para entender cuáles son las lógicas más frecuentes de consumos de sms y datos.

Por otro lado, realizar un modelo predictivo que permita identificar de manera más sofisticada, gracias a series temporales, qué comportamientos están fuera de lo esperado.

La base resultante de proyecto, con las conclusiones extraídas y el código, será el germen para que esta línea de trabajo pueda sofisticarse.