La ciencia de datos es un concepto que unifica la estadística, el análisis de datos, machine learning y sus métodos relacionados, para comprender y analizar un fenómeno a través de datos.
El Metro de Medellín presentaba problemas en la estimación de la demanda del servicio, utilizaban métodos tradicionales para predecir estos flujos que no tomaban en consideración eventos especiales que puedan surgir durante el funcionamiento del sistema
Estos eventos especiales pueden ser internos (daño en alguna vía, algún tren) y externos (lluvias, protestas), previstos (eventos programados) e imprevistos (situaciones inesperadas).
Matrix Evolution desarrollo para Metro de Medellín a través de CYSE un modelo predictivo siguiendo estándares mundiales y la implementación de soluciones vanguardistas para predecir la cantidad de pasajeros que desembarcan de cada estación en un momento determinado y generar alertas cuando dicho número sea distinto al usual.
Beneficios
- Se logró la predicción de la cantidad de pasajeros que desembarcan de cada estación en un momento determinado y generar alertas cuando dicho número sea distinto al usual.
- Siguiendo estándares mundiales y la implementación de soluciones vanguardistas se utilizó un modelo que ha logrado una predicción 20% más precisa que el resto de los modelos utilizados en esta área.
- El modelo puede predecir hasta con treinta minutos de anticipación cambios en el comportamiento habitual del sistema de metro, debido a eventos especiales, generando alertas que permitan a los operadores informar al público y asignar rutas alternas para aliviar el flujo masivo de pasajeros.