BicingML

Abstract

Este proyecto fue desarrollado con el objetivo de poder predecir el nivel de ocupación de una estación de Bicing a una hora del día dada. En consecuencia, se ha decidido realizar dos tipos de análisis a partir de los datos disponibles (Bicing y meteorológicos). En primer lugar, se seleccionan los datos a utilizar para su posterior ingesta, limpieza e integración. Una vez tenemos los datos, se plantea por un lado, el uso de técnicas descriptivas para extraer estadísticas, patrones de comportamiento y conocimiento de los datos, así como técnicas de visualización de datos para presentarlos de una manera sencilla y fácil de asimilar para el consumidor. Por otro lado, se plantea el desarrollo de métodos predictivos univariantes y multivariantes, desde series temporales a modelos de machine learning o deep learning. Se emplearán en base a la naturaleza de nuestros datos y se analizará su capacidad de predicción así como el tiempo que consumen para obtener el modelo óptimo. Una vez se obtienen las predicciones, se presentan por medio de una página web la información extraída que facilita al usuario de las bicicletas su experiencia y mejora la calidad del servicio.