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Autor/a
Gesa Tàrrega, Carlos
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Abstract
Los objetivos de este trabajo son el estudio y el análisis de la red de Bicing de la ciudad de Barcelona, creando visualizaciones con la finalidad de entender el comportamiento de uso del sistema de bike sharing.
El estudio se centra en analizar un conjunto de datos y estudiar las posibles implementaciones para extraer datos útiles y conclusiones que nos sirvan para la toma de decisiones.
Para realizar el análisis, se han obtenido los datos del sistema de Open Data BCN. Open Data BCN o apertura de información del sector público, pertenece al Ayuntamiento de Barcelona y es un movimiento impulsado por las administraciones públicas con el principal objetivo de aprovechar al máximo los recursos públicos disponibles, exponiendo la información generada o custodiada por organismos públicos, permitiendo su acceso y reutilización para el bien común y para el beneficio de personas y entidades interesadas.
Los datos incluidos en el análisis corresponden a la información recogida de las estaciones de Bicing durante el mes de junio de 2019, se muestra la localización geográfica de las estaciones, el número de bicicletas disponibles según el momento de lectura y el ID de las estaciones de Bicing.
El estudio del conjunto de datos empieza con los datos brutos, la preparación de los datos, el análisis de los datos, la creación de visualizaciones y las posibles conclusiones en función de los resultados.
Se han obtenido los resultados de los patrones temporales y espaciales del sistema Bicing mediante el análisis de las visualizaciones y de las animaciones programadas en un script de R. Se han identificado diferentes categorías de estaciones dependiendo de su comportamiento y se han representado en diferentes mapas para observar que tienen una posición geográfica cercana entre ellas. En conclusión, se han analizado dos conjuntos de datos de Bicing uno con información respecto el número de bicicletas disponibles en cada estación cada 5 minutos y otro con la localización geográfica de las estaciones. Se han realizado modificaciones en los datos para su correcta utilización con R durante el estudio. Se han desarrollado una serie de visualizaciones y animaciones de los datos. Por último, se han identificado, categorizado y representado los patrones temporales y espaciales de las estaciones de Bicing.
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