FE 성능 파트에서 수집한 iphone 각국 carrier 별 connection type 별로 속도를 측정한
데이터의 분석을 진행하였다.
사용한 데이터는 다음과 같다.
iphone_ookla.xlsx
- duration : 2015-7 ~ 2015-9
- row count : 250,142
- capacity : 76,459 KB
- source : xlsx
전체 데이터의 샘플은 아래와 같다.
## Source: local data frame [250,141 x 18]
##
## test_id iphone_id test_date ip down up
## (int) (int) (fctr) (fctr) (int) (int)
## 1 1389133569 65889954 2015-09-30 11:39 132.247.249.xxx 442174 278611
## 2 1389132869 65889954 2015-09-30 11:39 132.247.249.xxx 382765 277398
## 3 1378792831 67725241 2015-09-21 20:11 200.10.244.xxx 330914 276211
## 4 1309037650 61345320 2015-07-14 19:17 189.216.253.xxx 256807 231059
## 5 1375082330 71893407 2015-09-18 12:35 177.234.1.xxx 171401 224837
## 6 1389133857 65889954 2015-09-30 11:39 132.247.249.xxx 420606 222510
## 7 1386794947 57715950 2015-09-28 12:35 187.167.215.xxx 198471 218281
## 8 1380633344 63525062 2015-09-23 13:47 201.139.7.xxx 105800 213322
## 9 1333314450 69596390 2015-08-07 10:28 187.178.129.xxx 178848 210333
## 10 1310927168 53038936 2015-07-16 12:16 189.211.35.xxx 198580 209699
## .. ... ... ... ... ... ...
## Variables not shown: latency (int), server (fctr), country (fctr),
## conn_type (chr), carrier (fctr), model (fctr), version (fctr), slati
## (dbl), slongi (dbl), clait (dbl), clongi (dbl), mile (dbl)간단히 내용을 요약 전체 값의 분포 확인
주요 항목들의 min, max, mean 값의 범위를 확인 가능
## down up latency conn_type
## Min. : 1 Min. : 1 Min. : 0.00 Length:250141
## 1st Qu.: 2801 1st Qu.: 650 1st Qu.: 17.00 Class :character
## Median : 7436 Median : 1144 Median : 35.00 Mode :character
## Mean : 11522 Mean : 4852 Mean : 79.77
## 3rd Qu.: 14072 3rd Qu.: 3976 3rd Qu.: 61.00
## Max. :487232 Max. :278611 Max. :8014.00
##
## country carrier
## Mexico :248892 Telcel :126494
## United States: 1110 : 60587
## Guatemala : 28 IUSACELL: 39316
## Canada : 13 movistar: 15014
## Brazil : 10 Nextel : 2980
## Great Britain: 8 AT&T : 1630
## (Other) : 80 (Other) : 41200. 주요 항목별 상관 관계
특별히 관련이 깊은 항목들간의 회귀 분석을 진행할지 여부를 판단 하기 위함
up / down 속도만 주로 관련이 깊은것으로 판단됨. 다른 요소로 인한 교호작용은 무시할 만한 수준임.
1. country 별 데이터 분포
country 에 따른 데이터 분포 확인
## Source: local data frame [11 x 2]
##
## country count
## (fctr) (int)
## 1 Mexico 248892
## 2 United States 1110
## 3 Guatemala 28
## 4 Canada 13
## 5 Brazil 10
## 6 Great Britain 8
## 7 Colombia 7
## 8 Argentina 6
## 9 Costa Rica 5
## 10 Germany 5
## 11 Republic of Singapore 5
비교적 데이터가 충분한 주요 국가만 선택
“Mexico”, “United States”
## Source: local data frame [250,002 x 7]
##
## down up latency conn_type country carrier down_mean
## (int) (int) (int) (chr) (fctr) (fctr) (dbl)
## 1 442174 278611 8 wifi Mexico 11525.78
## 2 382765 277398 10 wifi Mexico 11525.78
## 3 330914 276211 4 wifi Mexico 11525.78
## 4 256807 231059 5 wifi Mexico IUSACELL 11525.78
## 5 171401 224837 27 wifi Mexico 11525.78
## 6 420606 222510 10 wifi Mexico 11525.78
## 7 198471 218281 6 wifi Mexico Telcel 11525.78
## 8 105800 213322 23 wifi Mexico Telcel 11525.78
## 9 178848 210333 11 wifi Mexico Telcel 11525.78
## 10 198580 209699 3 wifi Mexico Telcel 11525.78
## .. ... ... ... ... ... ... ...up / down 데이터를 보고 전체 분포를 살펴보자
국가별로 차이점이 있는지 다시 확인
미국이 전반적으로 더 느리네??
국가별로 down / up 속도를 min/max/mean 값으로 비교해 보자.
일부 데이터가 부족한 국가는 제외함.
일단 멕시코 데이터 위주로 봐야할 듯
2. 구간별 데이터 탐색
전체적으로 데이터는 낮은 구간에 밀집
데이터 카운트 기준으로 10개 구간으로 나누어 보면
## Source: local data frame [10 x 5]
##
## down_quantile min max count mean
## (int) (int) (int) (int) (dbl)
## 1 1 1 829 24890 358.2125
## 2 2 829 1994 24889 1394.2996
## 3 3 1994 3462 24889 2758.8767
## 4 4 3462 5019 24889 4353.4994
## 5 5 5019 7444 24889 6053.7510
## 6 6 7444 9924 24890 8798.3472
## 7 7 9924 11876 24889 10739.9199
## 8 8 11876 16327 24889 13949.9766
## 9 9 16327 24112 24889 19731.9377
## 10 10 24115 487232 24889 47092.7061
주로 봐야할 두개의 관측값이 존재함, carrier과 conn_type
3. carrier 별 데이터 분포
먼저 carrier 기준 데이터 값이 20개 이상인 것들을 보면
특히 두번째 6만건 이상의 데이터가 이름이 없는 부분은 conn_type이 wifi 임.
별도록 구분하여 분석할 필요 있음
## Source: local data frame [26 x 5]
##
## carrier count down_mean up_mean late_mean
## (fctr) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 Telcel 125941 11975 5168 77
## 2 60289 10530 4012 82
## 3 IUSACELL 39166 11961 5114 80
## 4 movistar 14930 11007 4495 78
## 5 Nextel 2973 12796 5960 77
## 6 AT&T 1577 13211 8523 101
## 7 UNEFON 756 6990 1828 94
## 8 Verizon 629 7914 4197 106
## 9 T-Mobile 546 11057 4427 98
## 10 Sprint 486 7607 1565 99
## .. ... ... ... ... ...wifi를 제외하고 볼 경우 일부 carrier는 속도가 많이 낮아짐
그리고 26개에서 7개로 carrier가 감소됨. 즉 wifi 서비스만 제공하는 carrier이 다수 존재
## Source: local data frame [7 x 5]
##
## carrier count down_mean up_mean late_mean
## (fctr) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 Telcel 12208 11377 6506 78
## 2 IUSACELL 5201 5885 2562 109
## 3 movistar 631 12668 5813 104
## 4 Nextel 592 7206 3726 65
## 5 T-Mobile 61 8542 3352 115
## 6 31 8030 1958 112
## 7 AT&T 30 4233 2460 187carrier 의 up/down 평균 속도를 표시 중간에 회귀선 기준으로 평균 이상인지 이하인지 확인 가능
4. connection type 별 데이터 분포
conn type 별로 보면 역시 LTE, wifi 순서임
## Source: local data frame [9 x 5]
##
## conn_type count down_mean up_mean late_mean
## (chr) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
## 1 LTE 11337 13223 7966 60
## 2 wifi 230052 11671 4810 79
## 3 unknown 38 7427 1740 109
## 4 cell 68 7361 3557 147
## 5 HSDPA 42 5267 1832 208
## 6 WCDMA 2230 4614 1139 120
## 7 5099 4268 1157 135
## 8 Edge 20 1696 1462 282
## 9 HSUPA 5 1497 819 95
carrier 별 conn type 별로 down 속도를 보면 carrier별 차이를 알 수 있음(wifi 제외)
## Source: local data frame [78 x 5]
## Groups: conn_type [4]
##
## conn_type carrier up_down stat speed
## (chr) (fctr) (chr) (chr) (dbl)
## 1 cell Telcel down max 40601
## 2 HSDPA IUSACELL down max 16756
## 3 LTE AT&T down max 15388
## 4 LTE IUSACELL down max 32193
## 5 LTE movistar down max 58679
## 6 LTE Nextel down max 40530
## 7 LTE T-Mobile down max 47332
## 8 LTE Telcel down max 110452
## 9 LTE TIGO down max 9905
## 10 WCDMA IUSACELL down max 14216
## .. ... ... ... ... ...