Ciencia de Datos y Reportes de Movilidad Google para Modelizar la Demanda de Combustible

  • Irma No Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
  • Julián Tornillo Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
  • Guadalupe Pascal Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
  • Aixa Maldonado Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
Palabras clave: Demanda de combustible, Movilidad Google, Series de tiempo, Transporte y Logística, Aprendizaje Automático

Resumen

La reciente situación de pandemia mundial impulsó la generación de reportes abiertos de movilidad, iniciativa creada por la empresa Google en apoyo a las
políticas sanitarias asociadas al COVID-19. El cambio significativo en el flujo de vehículos durante la situación de pandemia y la variación en el consumo de combustible asociado al transporte y a diversas actividades productivas, requirió la creación de nuevos modelos predictivos relacionados con un conjunto de datos inusuales (por ejemplo, la geolocalización de los conductores). La manipulación y el análisis adecuado de estos datos proporcionan un pronóstico que mejora la previsión de la demanda de combustible asociada al consumo real. En este trabajo analizamos las bases de datos de la venta de combustibles (Nafta y gasoil), disponibles y abiertas en sitios web oficiales e información de la empresa YPF. Los resultados muestran una correlación positiva entre las variables relacionadas a la demanda de estos combustibles y los registros de movilidad de Google, con ciertas particularidades. El lenguaje de programación utilizado para el desarrollo del código de visualización, geoestadística, cálculo predictivo y reportes de la investigación es “R”.

Publicado
2023-05-03
Cómo citar
No, I., Tornillo, J., Pascal, G., & Maldonado, A. (2023). Ciencia de Datos y Reportes de Movilidad Google para Modelizar la Demanda de Combustible. Electronic Journal of SADIO (EJS), 22(1), 206-223. Recuperado a partir de https://ojs.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/476