3.1 Selección de Datos: Se toman los datos de las reparaciones realizadas en Bogotá zona sur en el primer semestre del año 2.019, lo que arroja un total de 188.823 registros de falla visitados y/o reparados. Etiquetas de fila ene-19 feb-19 mar-19 abr-19 may-19 jun-19 Total general Cuenta de ID PQR 28,929 29,227 31,951 30,289 34,214 34,213 188,823 Inicialmente la data solo contiene 24 campos que no son suficientes para realizar el ejercicio, razón por la cual se complementan con otra BD que agregan 5 campos más para un total de 29 campos, de estos utilizaremos 13 campos por el momento los cuales nos permitirán identificar las fallas más comunes reportadas por los clientes. Los campos a utilizar son: CAMPOS A UTILIZAR CAMPOS ORIGEN ID de Servicio Nombre Cuenta Cliente Num Identificación Cliente Teléfono Activo Dirección Nivel 1 de categorización operacional Nivel 2 de categorización operacional Nivel 3 de categorización operacional Estado Final Nivel 1 Resolucion Nivel 2 Resolucion Nivel 3 Resolucion Mes de ejecución BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD adicional BD adicional BD adicional BD adicional BD adicional Estos campos nos permitirán identificar cuales son las principales causales de reclamación de los clientes y su solución. CAMPOS EXCLUIDOS CAMPOS EXCLUIDOS CAMPOS Estado* Fecha Agendada Fecha de envío Fecha de última modificación Franja Horaria Grupo asignado*+ ID de la incidencia*+ ID PQR Molécula Prioridad* Resumen* Teléfono Contacto Total de Reaperturas: Transferencias entre grupos: Vías Zona Cliente ORIGEN BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial BD inicial Excluido por No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio No relevante para el caso de estudio Se valido el valor de cada uno de los campos de la data para ver su aporte al objeto del estudio, por tal motivo se escogieron unos y se excluyeron otros campos. 3.2. Limpieza de los datos Para el ejercicio se plantea identificar las principales causales de falla en el segmento de telefonía al centro-sur de la ciudad de Bogotá. Razón por la que se depura la data, dejando el segmento de producto de Línea telefónica o Línea Básica (LB en adelante) para trabajar. Etiquetas de fila ene-19 feb-19 mar-19 abr-19 may-19 jun-19 Total general BA LB Total general 21,613 7,316 28,929 21,694 7,533 29,227 23,874 8,077 31,951 22,554 7,735 30,289 25,897 8,317 34,214 25,896 8,317 34,213 141,528 47,295 188,823 Se realizan las siguientes acciones a fin de depurar los datos. REGISTROS 1313 1002 311 433 OBSERVACIÓN Se encuentran vacíos sin teléfono activo Se agregan datos en el campo teléfono activo Se eliminan registros por falta de teléfono activo Registros se encuentran con Num Identificación Cliente negativo se corrigen Obteniendo la siguiente data actualizada. Etiquetas de fila ene-19 feb-19 mar-19 abr-19 may-19 jun-19 Total general LB 7,245 7,471 8,037 7,683 8,274 8,274 46,984 Total general 7,245 7,471 8,037 7,683 8,274 8,274 46,984 3.3. Construcción de nuevos datos: Se generan nuevas variables para facilitar el manejo de los indicadores propuestos, algunos campos se obtienen de realizar operaciones matemáticas entre varios campo, otros surgen de la necesidad de agrupación de otros campos. NUEVAS VARIABLES CUMPLE AGENDA DIA DISPATCHER FINAL FRANJA AGENDA FRANJA CIERRE MES DE EJECUCIÓN OPERATIVIDAD SEGM TMB 3.4. Integración de datos: Para complementar la información que teníamos y poder realizar los cálculos requeridos a fin de evaluar el comportamiento de las reparaciones entre otros indicadores, nos vimos en la necesidad de importar datos de otras BD, utilizando identificadores únicos como lo son el ID PQR y TÉCNICO BALANCE, con estos dos campos pudimos obtener los siguientes campos adicionales. CAMPOS IMPORTADOS DE OTRA BD CFH ESTADO ETA ESTADO REM HORA CIERRE HORA INICIO Nivel 1 Resolucion Nivel 2 Resolucion Nivel 3 Resolucion TÉCNICO BALANCE Tipo
