Gestión eficiente de la suciedad metropolitana
Sector Industrial
Cliente
Líder a nivel global en la prestación de servicios a la comunidad, con presencia en los ámbitos de servicios relacionados con el medio ambiente.
Descripción
Desarrollo de un modelo predictivo para calcular un índice de ensuciabilidad a partir de la integración de múltiples fuentes de datos externos, empleando técnicas de web-scraping. El objetivo final era entender el patrón de generación de avisos, los cuales se recogían en una app de incidencias, y observar su relación con el nivel de suciedad en uno de los distintos distritos de la ciudad de Madrid.
Resultados
Se calculó un índice de suciedad a partir de una fórmula matemática que estimamos iterando con el equipo empresarial, utilizando variables relacionadas con la suciedad del distrito estudiado: volumen de residuos y muebles recogidos por el Ayuntamiento, que relacionamos con el número de habitantes, locales y zonas verdes, y el número de avisos recogidos por una app de incidencias.
Tecnología
Desarrollo del modelo con scikit-learn.
Despliegue del modelo en AWS.
Alojamiento del modelo en un contenedor de Docker.
Realización de un dashboard en PowerBI.