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9 marzo 2020
Introducción a la reconstrucción de datos – el caso del carril bici bloqueado en Montreal
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Hace unos meses, tuve que tomar un desvío en mi bicicleta para ir a trabajar a la oficina del Eco-Counter en Montreal.

En mi ruta habitual, un tramo de tres manzanas del carril bici bidireccional de la calle Rachel – un eje principal Este-Oeste cerca de nuestra oficina – fue cerrado por construcción. En este punto, con camiones de construcción y maquinaria en el carril bici, los ciclistas se desviaban a una calle adyacente.

Desvío

Esa sección del carril bici bidireccional tiene un contador de bicicletas permanente ZELT. Mientras que el contador en sí mismo permanecía intacto y en pleno funcionamiento, registró conteos diarios cero/en blanco durante la duración de las obras (9 días) debido a que los ciclistas fueron desviados. El mes de diciembre de 2019 fue más cálido de lo habitual, y el distrito ha sido realmente fantástico en cuanto a la limpieza de los carriles bici, por lo que podríamos esperar unos 400 ciclistas/día entre semana y alrededor de 200/día durante el fin de semana.

Se puede ver la falta de datos en la página web pública del contador y también en la página web pública +, que muestra todos los contadores de bicicletas de la ciudad de Montreal.

Este tipo de desviación del promedio de conteo diario es el tipo de cosas para las que nuestro sistema de Eco-Alerta está diseñado. Con las Eco-Alertas, si está activada la transmisión de datos automática, se envía un correo electrónico automáticamente si los conteos no parecen normales. Un período de 9 días de cero datos puede tener un impacto significativo en las cifras totales, así como en los promedios semanales y mensuales. Con datos de conteo incompletos, las comparaciones diarias, semanales, mensuales y anuales pueden ser poco fiables. La base de un buen análisis de datos son datos precisos y fiables.

 

Nuestro nuevo servicio de reconstrucción de datos puede solucionar este problema

Desarrollada en colaboración con la Universidad McGill, nuestra herramienta de reconstrucción de datos es capaz de reconstruir las lagunas de datos dentro de un margen de error del 5%.

 Utilizamos técnicas bien probadas para asegurarnos de que las anomalías de los datos son detectadas y que las reconstrucciones minimizan el error. La mejor práctica es reconstruir los datos de conteo basados en grupos de factores de conteo de referencia; sin embargo, algunas localizaciones de conteo pueden no tener referencias en la proximidad. Utilizamos un proceso de siete pasos -una metodología publicada en una revista revisada por especialistas- para validar y reconstruir los datos cuando existen sitios de referencia. El procedimiento es el siguiente:

 1- Calcular los factores diarios/horarios de cada lugar de recuento a largo plazo

2- Calcular la correlación entre todos los posibles pares de sitios de referencia

3- Seleccione sitios de conteo similares…

4- Calcular la proporción de factores diarios/horarios

5- Establecer el criterio y los días marcados que necesitan ser reconstruidos

6- Desarrollar el modelo de reconstrucción y reconstruir los días marcados

7- Estimación del error del modelo

Reconstruir los datos para permitir un análisis de tendencias preciso

En el caso del cierre del carril bici de la calle Rachel, hay otros dos contadores ZELT – uno en la calle Saint Urbain y otro en la Avenida Parc – muy cerca del contador afectado que podemos usar como contadores de referencia. Al mirar los datos del contador en Eco-Visio 5, se ve un promedio diario de 200 bicicletas durante el mes de diciembre y un total de 6.226 bicicletas. Estos datos representan una disminución del 29% en comparación con 2018. Visualmente, tampoco se ve muy bien:

Sin embargo, después de la reconstrucción, la historia es un poco diferente. Las cosas vuelven a la normalidad. El promedio diario de diciembre es de 301 bicicletas por día, dando un total de 9343 bicicletas durante el mes, un 6% más que en 2018. El gráfico también se ve mejor

De vez en cuando, se pierden datos de conteo. Ya sea por obras en el carril bici, por inundaciones, nevadas, o el caso de batería del equipo muerta, lo hemos visto todo. Nuestro equipo de expertos en datos ha desarrollado esta herramienta para abordar estos problemas y proporcionar un servicio que asegure la obtención de datos lo más precisos posibles.

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