91. 이동통신 기지국 통신 품질 및 Latency 분석 실습
실전 데이터 분석 91: 기지국 트래픽 부하 및 신호 세기 감도 조건별 데이터 전송 지연 속도 및 패킷 손실 분석
📊 실습 개요 (Tutorial Overview)
이동통신 기지국 장비들의 무선망 통신 모니터링 로그 데이터셋입니다. 무선 커버리지 신호 세기 감도(SignalStrength_dBm), 기지국 동시 접속 트래픽 부하(TrafficLoad_Percent), 패킷 유실률이 최종 스마트폰 무선 전송 반응 지연 속도(Latency_ms)에 미치는 병목 현상을 진단합니다.
🛠️ 핵심 분석 실습 역량 (Core Skills)
- 결측치 상수 대치 (`fillna`): 정상 송수신 상황에서 기록 생략되는 패킷 손실률 결측을 완전 무결 상태인
0.0%로 주입합니다. - 통신 지연 분포 및 트래픽 부하 지연 상관 분석 (`histplot`, `scatterplot`): 지연 속도 정규분포 관찰 및 트래픽 포화 대비 지연의 수신 신호 강도 감도 맵을 시각화합니다.
🧐 실무 도메인 지식 가이드 (Domain Knowledge Guide)
💰 금융 및 핀테크 (Finance & FinTech) 금융 데이터 분석은 자산의 리스크 관리(Credit Risk), 투자 자산 평가, 이상 금융 거래 감지(FDS) 등을 해결하기 위한 통계적 검정 분야입니다.
- 리스크와 대출 부도(Default): 대출 연체 여부나 투자 손실 위험은 금융 자산 건전성을 지키기 위해 고도화된 스코어링 모형으로 분석됩니다.
- 소득 대비 부채 비율(DTI): 개인이 갚을 수 있는 능력 한도를 객관적으로 판단하는 지표로 금융 신용 여신 관리의 핵심 척도입니다.
- 자산 변동성(Volatility): 주가나 크립토 시세의 표준편차는 위험 자산의 위험도를 계산(VaR)하고 투자 포트폴리오를 다변화하는 기준이 됩니다.
Step 1: 데이터 불러오기 및 기본 정보 확인 (Data Load)
제공된 CSV 파일을 분석 컴퓨터로 불러와 로드하고, 컬럼의 타입 및 데이터 구조를 확인합니다.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 한글 폰트 설정
import koreanize_matplotlib
sns.set_theme(style="whitegrid")
# 데이터 로드
df = pd.read_csv('./telecom_network.csv')
print(df.info())
print(df.head())
💻 [실행 결과]
<class 'pandas.DataFrame'> RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999 Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 TowerID 1000 non-null int64 1 TrafficLoad_Percent 1000 non-null float64 2 PacketLoss 986 non-null float64 3 SignalStrength_dBm 1000 non-null int64 4 Latency_ms 1000 non-null float64 dtypes: float64(3), int64(2) memory usage: 39.2 KB None TowerID TrafficLoad_Percent PacketLoss SignalStrength_dBm Latency_ms 0 910001 63.4 0.00 -75 41.1 1 910002 85.4 1.10 -80 59.6 2 910003 93.2 3.93 -58 83.0 3 910004 11.3 0.00 -102 30.9 4 910005 12.9 0.00 -109 32.3
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
— —— ————– —–
0 TowerID 1000 non-null int64
1 TrafficLoad_Percent 1000 non-null float64
2 PacketLoss 986 non-null float64
3 SignalStrength_dBm 1000 non-null int64
4 Latency_ms 1000 non-null float64
dtypes: float64(3), int64(2)
memory usage: 39.2 KB
TowerID TrafficLoad_Percent PacketLoss SignalStrength_dBm Latency_ms 0 910001 63.4 0.00 -75 41.1 1 910002 85.4 1.10 -80 59.6 2 910003 93.2 3.93 -58 83.0 3 910004 11.3 0.00 -102 30.9 4 910005 12.9 0.00 -109 32.3 ```
Step 2: 결측치 및 데이터 정제 (Data Cleaning)
수집 과정에서 빈칸으로 기록된 결측값(NaN)의 존재 여부를 진단하고, 데이터 도메인 성격에 부합하는 통계 수치 대입 기법으로 정제합니다.
# 1. 컬럼별 결측치 개수 확인
print("--- 정제 전 결측치 확인 ---")
print(df.isnull().sum())
# 2. 결측치 전처리 및 대치 수행
df['PacketLoss'] = df['PacketLoss'].fillna(0.0)
print(df.isnull().sum())
💻 [실행 결과]
--- 정제 전 결측치 확인 --- TowerID 0 TrafficLoad_Percent 0 PacketLoss 14 SignalStrength_dBm 0 Latency_ms 0 dtype: int64 TowerID 0 TrafficLoad_Percent 0 PacketLoss 0 SignalStrength_dBm 0 Latency_ms 0 dtype: int64
TrafficLoad_Percent 0 PacketLoss 14 SignalStrength_dBm 0 Latency_ms 0
— 정제 후 결측치 확인 — TowerID 0 TrafficLoad_Percent 0 PacketLoss 0 SignalStrength_dBm 0 Latency_ms 0 ```
💡 분석가의 통찰 (Analyst’s Insight)
- 패킷 유실률 0% 무결 대치의 네트워크 실무 근거: 통신 패킷 수집 로그에서 무유실(Zero-loss) 전송 상황은 특별히 기록할 에러가 없어 로그 데이터베이스 공간 절약을 위해 공란(NaN)으로 저장하는 관행이 잦습니다. 이를 유실 데이터로 제거하지 않고 완벽 무결 상태인
0.0%유실로 채워 넣어야 기지국 정상 기저 가동률을 올바르게 모사할 수 있습니다.
Step 3: 단변수 분포 분석 (Univariate EDA)
가장 먼저 핵심 변수가 전체 데이터에서 어떤 빈도와 분포를 가졌는지 단일 변수 시각화를 통해 파악해 봅니다.
plt.figure(figsize=(8, 5))
# 단변수 분석 그래프 생성
sns.histplot(data=df, x='Latency_ms', kde=True, color='teal')
plt.title('무선 데이터 통신 지연 속도(Latency, ms) 분포', fontsize=14, fontweight='bold')
plt.show()
💻 [실행 결과]
💡 시각화 차트 읽는 법 & 인사이트
- 안정적인 고속 통신 반응 구간 포진: 무선망 지연 속도는 20~55ms 근방을 축으로 매우 조밀하게 밀집한 정규분포를 보입니다. 단말 사용자가 끊김 현상을 거의 느끼지 못하는 고성능 통신망 상태가 대다수를 점유함을 입증합니다.
Step 4: 다변수 상관관계 및 이상치 분석 (Multivariate EDA)
두 개 이상의 변수를 동시에 결합하여, 조건에 따른 수치 차이나 독립 변수와 종속 변수 간의 통계적 경향을 분석합니다.
plt.figure(figsize=(9, 6))
# 다변수 분석 그래프 생성
sns.scatterplot(data=df, x='TrafficLoad_Percent', y='Latency_ms', hue='SignalStrength_dBm', palette='coolwarm', alpha=0.8)
plt.title('기지국 트래픽 부하 대비 데이터 지연 속도와 신호 감도 상관성', fontsize=14, fontweight='bold')
plt.show()
💻 [실행 결과]
💡 코드 딥다이브 & 비즈니스 통찰 (Analyst’s Insight)
- 트래픽 임계 포화에 따른 지연 폭발 구간 규명: 트래픽 부하율(X축)과 데이터 지연 속도(Y축)는 단순 선형 상승이 아닙니다. 부하율이 80%를 돌파하는 구역부터 지연 속도가 위로 수직 도약하는 망 포화 병목 곡선을 그립니다. 특히 신호 강도가 나쁜 감도 구역(붉은색 계열) 기지국에서 이 스파이크 반응이 더 극단적으로 발생하여, 트래픽 유입에 따른 무선 기지국 망 용량 증설 타이밍 설계의 필수 경계를 규명해 줍니다.
Step 5: 통계적 직관과 해석 (Statistical Logic)
💡 [통신 대기 병목 분석과 켄달 표기법(Kendall’s Notation)의 대기 이론] … (생략: 통신 트래픽 패킷 큐잉 및 대기 이론 요약)
🎯 30분 강의 마무리 및 심화 과제
오늘 우리는 실전 데이터셋을 분석하여 판다스로 데이터를 가공 및 정제하고, 시각화를 활용하여 핵심 변수 간의 통계적 유의성을 검증했습니다. 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 올바른 시각으로 탐색하는 능력이 데이터 사이언티스트의 가장 강력한 무기입니다.
📝 심화 과제 (Advanced Challenge)
- 신호 감도(SignalStrength_dBm)와 패킷 유실률의 피어슨 상관계수 산출: 무선 강도 취약이 실제 데이터 전송 에러 유실로 직결되는지 증명해 보세요.
- 통신 서비스 불량 기지국 리스크 필터링: 지연 속도(Latency)가 80ms를 초과하고 트래픽 부하가 90% 이상인 최악 부하 기지국 장비 리스트를 코드 출력해 보세요.