Size: a a a

Python для анализа данных

2021 August 01

VM

Valerii Mamontov in Python для анализа данных
Тогда можно зайти так: собрать список координат (точек), проанализировать и разделить на группы. Потом через попоставление множеств найти совпадения в группах.
Только не понятно, что за данные, откуда они. Это сведения по городу или срез из одного места (Охотный ряд на Тверской в Москве)?
источник

VM

Valerii Mamontov in Python для анализа данных
Если данные за несколько дней, то можно построить анализ вокруг мест постоянного посещения. Из дня в день мы просыпаемся в одном и том же месте, ходим на работу в одно и то же место и т.п.
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Это при доп. условии, что именно он их использует и носит. Хотя это сильно нетипичная модель иметь два телефона одного оператора.
источник

VM

Valerii Mamontov in Python для анализа данных
Автор пишет, что данные сотового оператора. Получается, что данные только одного оператора. Нужно сначала понять, что это за данные.
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Да известная задача. Я именно про это и говорю. Типовой пример - семья. Контракт на одном члене, номеров много, у каждого свой. Все спят в одной квартире
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Мегафон?
источник

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Тогда, скорее т-щ майор.
источник

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
Так что эксель в руки и вперед
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Не понял фразы. Думаете что службы? Но у них совсем другие методы. Посмотрите площадки торговые и выступления. Это публично открытая инфа. Мегафон этой темой активно занимается не менее 5 лет.
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Тут бы постановку задачи уточнить. Два номера, купленных на разные контракты, но используемых одним человеком?
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Просто группы можно по владельцу из биллинга определить. А потом посадить на геолокацию ночевки
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Почему-то биллинг проигнорирован, а у операторов — это основа
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Да и геолокация — избыток для первичного просеивания. Достаточно hlr/vlr, msc id
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Применять ds без краткого ознакомления со стандартами и технологиями мобильной связи - не самый эффективный способ
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Не говоря о том что dpi ss7 даёт куда более полезную и полную инфу чем огрызки геолокации. Потому что события мобильных телефонов, в т.ч handover будет локально близок по времени
источник

3

3ldar in Python для анализа данных
lac же относится к вышке?
В зависимости от локации, вышек может быть много/мало, но если, условно, 2 мсисдна перемещаются по одним и тем же вышкам (или как здесь правильно заметили, «ночуют» под одной вышкой), это повод заподозрить такие номера🤔
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Не факт, какова точность локации? А в городе 50-100 м могу дать переключение на другой сектор другой БС.
И зачем все это гадание на кофейной гуще, если есть вся достоверная информация об абоненте, его сессиях, переключениях и т.п. биллинг + транспортный мониторинг (ss7/gprs). В мегафоне ещё многое можно почерпнуть из платформы sdp. Но это никак не отменяет отсутствие бизнес-постановки задачи. Какие именно спарки ищутся? Почему не взять селектом из биллинга?
источник

3

3ldar in Python для анализа данных
Её нет. Явно же это тестовое задание. В МФ, вероятно, не совсем хлебушки сидят. Думаю, здесь дело не только в поставленной конечной задаче, но и в том, как кандидат заперформит EDA, например
источник

3

3ldar in Python для анализа данных
А по поводу БС с вами полностью согласен👍🏻
источник

IS

Ilya Shutov in Python для анализа данных
Они должны синхронно перемещаться, а это означает снятие показаний в близкие моменты времени. Визит станции Охотный ряд с задержкой 2 минуты сначала одним, а потом вторым — это ужасная разрешающая способность. Поезда метро чаще идут. Просто люди из одного спального района едут в Москва сити в офисы на разных этажах :)
источник