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INDICE
Introduzione ...5
Capitolo 1: I dati sul Traffico “Mobile” ...9
1.1 L’iniziativa “Open Big Data” ...9
1.2 I dataset ...9
1.3 I dati su Milano ...10
1.3.1 Telecommunications - SMS, Call, Internet - MI ...10
1.3.2 Milano Grid ...13
Capitolo 2: Country Code stranieri ...17
2.1 Occorrenze di Country Code non Italiani ...17
2.1.1 Rappresentazione Numerica dei risultati ...19
2.1.2 Rappresentazione Geografica dei risultati ...22
2.1.2.1 CASO 1: USA & CANADA + FEDERAZIONE RUSSA e KAZAKHSTAN 23 2.1.2.2 CASO 2: SPAGNA + OLANDA ...24
2.1.2.3 CASO 3: UK & IRLANDA del NORD ...25
2.1.2.4 CASO 4: SVIZZERA ...26
2.1.2.5 CASO 5: CINA ...26
2.1.2.6 CASO 6: GERMANIA + FRANCIA + BELGIO + SVEZIA + ROMANIA ..27
2.1.2.7 CASO 7: EGITTO + TURCHIA + BANGLADESH ...32
2.2 Analisi temporale per Country Code e per celle/zone rilevanti. ...35
2.2.1 USA & CANADA ...36
2.2.2 GERMANIA ...39
2.2.3 BANGLADESH ...41
Capitolo 3: Anomalie del Traffico di Rete ...45
3.1 Algoritmo SW-CLT ...45
3.1.1 Il Teorema del Limite Centrale ...46
3.1.2 Struttura e Funzionamento dell’algoritmo ...46
3.2 Valutazione delle prestazioni dell’algoritmo ...49
3.2.1 Serie temporale di testing ...49
3.2.2 Simulazioni parametriche ...50
3.2.3 Risultati delle simulazioni ...53
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3.2.3.1 SET 1 - CASI 1 ÷ 5 ... 53
3.2.3.2 SET 2 - CASI 6 ÷ 10 ... 55
3.2.3.3 SET 3 - CASI 11÷ 15 ... 58
3.2.4 Rapporto tra parametri di lavoro e prestazioni ... 60
Capitolo 4: Applicazione dell’algoritmo SW-CLT al traffico di rete radiomobile ... 63
4.1 Ipotesi di lavoro ... 63
4.1.1 Scelta dei parametri ... 63
4.1.2 Filtraggio degli allarmi ... 64
4.2 Matrice degli allarmi... 65
4.2.1 Zona Stadio G. Meazza in San Siro ... 66
4.2.2 Zona Mediolanum Forum di Assago ... 68
4.2.3 Zona Quartiere Fieristico di Rho-Pero ... 70
Conclusioni ... 75
Bibliografia ... 77
Indice delle figure ... 79
Indice delle tabelle ... 81
