Uma abordagem baseada em regressão para previsão da expansão dos provedores de pequeno porte no mercado de banda larga fixa no Brasil

• Autor(a) principal: Barros, Larissa Perestrêlo de
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/23295
• topic: Provedores de pequeno porte; Análise de dados; Análise preditiva; Engenharia de telecomunicação; Provedor de serviços da internet; Internet; Broadband; Small providers; Data analysis; Predictive analysis

A análise de dados é útil em diversos setores devido ao aumento na disponibilidade de dados. A análise pode ser descritiva, para descrever o que já aconteceu, ou preditiva, quando antecipa o que vai acontecer. A análise de dados é uma ferramenta poderosa para entender o comportamento do mercado de telecomunicações, permitindo caracterizá-lo e prever o que pode acontecer com base em um conjunto de variáveis. Este trabalho analisa o mercado de banda larga fixa, que historicamente é dominado pelas grandes operadoras de telecomunicações. Contudo, nos últimos cinco anos, os Provedores de Pequeno Porte (PPPs) vêm ganhando um espaço significativo. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é estudar o cenário do mercado de banda larga buscando entender o motivo da expansão dos PPPs com base em dados reais disponibilizados pela Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel), e tentando prever como essa expansão ocorrerá no futuro. A análise descritiva permite avaliar a situação atual do setor. Verifica-se que os PPPs ultrapassam as grandes operadoras em número de usuários ativos e que possuem vantagem competitiva devido ao uso da tecnologia de fibra óptica. Ademais, a análise mostra que o crescimento dos PPPs tem relação com o investimento em municípios pequenos. As variáveis mais relevantes na análise descritiva são utilizadas em uma análise preditiva para desenvolver modelos capazes de estimar a quantidade de acessos dos PPPs, isto é, a quantidade de clientes ativos. São usados os algoritmos de Regressão Linear Múltipla, Floresta Aleatória (Random Forest - RF), K Vizinhos Mais Próximos (K-Nearest Neighbors - KNN) e Análise de Variância (Analysis of Variance - ANOVA). Os modelos são avaliados utilizando a reta de regressão, o gráfico de resíduos, métricas de erro e o coeficiente de determinação. Os resultados mostram ser viável utilizar as bases de dados para avaliar o crescimento dos PPPs, sendo o modelo ANOVA o que apresenta o melhor desempenho, seguido pelo RF