El proyecto presenta la prueba de
concepto para la compañía Generación Móvil. El principal objetivo de negocio es
apoyar en la toma de decisiones en cuanto a la programación de las rutas de los
promotores de las ZER (zonas de estacionamiento regulado) de manera que se
reduzcan los costos operativos y las pérdidas debido a tiquetes no pagos. Este
objetivo se abordó mediante modelos analíticos de series de tiempo, regresiones
lineales, regresiones logísticas y segmentación. Las series de tiempo se utilizaron
para predecir ingresos y salidas de vehículos de las ZER. Las regresiones
lineales se utilizaron para desarrollar modelos de estimación de cuántos
minutos un vehículo va a estar estacionado. Las regresiones logísticas y
segmentación se desarrollaron para la categorización de clientes en cuanto al
comportamiento de pago, es decir, probabilidad de que el tiquete fuera pago o
no pago. En el documento se presenta la exploración y limpieza de datos, el
modelamiento y evaluación de cada uno de los modelos, con sus respectivos
resultados. Durante todo el proyecto se siguió la metodología CRISP-DM como marco
de referencia para el desarrollo de proyectos de analítica de datos.