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dc.date.accessioned 2023-04-17T18:54:22Z
dc.date.available 2023-04-17T18:54:22Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151586
dc.description.abstract 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”. es
dc.format.extent 20-24 es
dc.language es es
dc.subject demanda de combustible es
dc.subject movilidad Google es
dc.subject series de tiempo es
dc.subject transporte y logística es
dc.subject aprendizaje automático es
dc.title Ciencia de datos y reportes de movilidad Google para modelizar la demanda de combustible es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/245/202 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person No, Irma Noemí es
sedici.creator.person Tornillo, Julián E. es
sedici.creator.person Pascal, Guadalupe es
sedici.creator.person Rabbione, Leandro es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2022-10
sedici.relation.event Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2022) - JAIIO 51 (Modalidad virtual y presencial (UAI), octubre 2022) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)