Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: No, Irma Noemí, Tornillo, Julián E., Pascal, Guadalupe, Rabbione, Leandro
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151586
https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/245/202
Aporte de:
id I19-R120-10915-151586
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1515862023-05-03T19:59:46Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151586 https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/245/202 issn:2451-7496 Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible No, Irma Noemí Tornillo, Julián E. Pascal, Guadalupe Rabbione, Leandro 2022-10 2022 2023-04-17T18:54:22Z es Ciencias Informáticas demanda de combustible movilidad Google series de tiempo transporte y logística aprendizaje automático 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 diésel), 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”. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 20-24
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
demanda de combustible
movilidad Google
series de tiempo
transporte y logística
aprendizaje automático
spellingShingle Ciencias Informáticas
demanda de combustible
movilidad Google
series de tiempo
transporte y logística
aprendizaje automático
No, Irma Noemí
Tornillo, Julián E.
Pascal, Guadalupe
Rabbione, Leandro
Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible
topic_facet Ciencias Informáticas
demanda de combustible
movilidad Google
series de tiempo
transporte y logística
aprendizaje automático
description 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 diésel), 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”.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author No, Irma Noemí
Tornillo, Julián E.
Pascal, Guadalupe
Rabbione, Leandro
author_facet No, Irma Noemí
Tornillo, Julián E.
Pascal, Guadalupe
Rabbione, Leandro
author_sort No, Irma Noemí
title Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible
title_short Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible
title_full Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible
title_fullStr Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible
title_full_unstemmed Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible
title_sort ciencia de datos y reportes de movilidad google para modelizar la demanda de combustible
publishDate 2022
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151586
https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/245/202
work_keys_str_mv AT noirmanoemi cienciadedatosyreportesdemovilidadgoogleparamodelizarlademandadecombustible
AT tornillojuliane cienciadedatosyreportesdemovilidadgoogleparamodelizarlademandadecombustible
AT pascalguadalupe cienciadedatosyreportesdemovilidadgoogleparamodelizarlademandadecombustible
AT rabbioneleandro cienciadedatosyreportesdemovilidadgoogleparamodelizarlademandadecombustible
_version_ 1765659986278481920