VARIABLES

FOR THE SAFETY AND COMFORT OF THE LAND PASSENGER TRANSPORT SERVICE.

Since the beginning of time, transport has been an essential activity for the functioning of the economy and society in general, which it is necessary to create tools aimed at continuously improve in order to provide a service in which its users feel more comfortable when they use it. The general objective of this work is the development of an informative interface for data analysis that allows the transport service company to make better decisions in the daily operational process, in order to increase service efficiency, safety and comfort perceived by the customer. To fulfill this objective, it is proposed to carry out an analysis of the micro-sleep variables and the prediction of speed, which are considered relevant for the improvement of the transport service. The technology used in this work is Web Programming, it will consist of a user interface, where the users can enter the data of the micro-sleep variables and the prediction of speed, and an administrator interface, where the managers will visualize the results of the data analysis. All this was developed with R to create a platform in Shiny and also, Google Forms was used to collect the data. The result of this project is a platform that contributes to the improvement of the transport service, since, based on the analysis of the data, it will be possible to make better decisions in the daily operational process, draw conclusions and recommendations that are useful for decision-making decisions, which will result in the enhancement in the quality of service.

AUTHORS

AUTORES

Amador Peralta, José

David

Bobadilla Vásquez, Melkis

David

Tapias García, Melanie

TUTOR

Peña-Baena Niebles, Rita

Patricia

DISEÑO DE UN SISTEMA DE MONITOREO Y SUPERVISIÓN DE LAS VARIABLES DE PERCEPCIÓN DE LA SEGURIDAD Y CONFORT DEL SERVICIO DE TRANSPORTE TERRESTRE DE PASAJEROS.

El objetivo general es diseñar un sistema de control mediante una encuesta de percepción de la calidad a los usuarios del servicio a través de adaptaciones del SERVQUAL enfocadas en el área del transporte terrestre, para obtener planes de acción basados en la calidad percibida e incrementen el nivel de percepción de los usuarios sobre el confort y la seguridad en el servicio de transporte de pasajeros en Colombia. Esta solución representa gran valor en el sector del transporte ya que permite proporcionar a la empresa estadísticas de la calidad percibida por los usuarios del sistema, así como un aumento de la confianza del cliente pues se realiza la Implementación de un plan de acción dependiendo el nivel de satisfacción de estos. Para el diseño se realizó una revisión bibliográfica, así como un análisis del sector del transporte terrestre en Colombia y de esta manera identificar las variables de percepción necesarias para el estudio, se diseña un cumulo de preguntas dirigidas a los usuarios del servicio de transporte donde se vean proyectadas y asociadas las variables de percepción anteriormente identificadas, luego se llevó a cabo la selección de la herramienta tecnológica para el desarrollo del sistema de percepción de la calidad, esta selección se realizó a partir de diversos factores que se sometieron a un análisis multicriterio con la ayuda del método TOPSIS, para finalmente proceder en el diseño de un plan institucional que ataque las insatisfacciones de los clientes. A través de la realización de este proyecto se evidencia la diferencia existente entre las expectativas y percepciones de los usuarios, la importancia de los factores y la incidencia relativa al momento de analizar la calidad percibida de este sistema, a su vez, se hace una comparativa entre líneas de buses para contrastar la calidad percibida entre cada una de ellas y a partir de estos resultados diseñar un plan correctivo teniendo en cuenta los factores críticos del estudio

DESIGN OF A MONITORING AND SUPERVISION SYSTEM OF THE PERCEPTION VARIABLES OF SAFETY AND COMFORT OF THE LAND PASSENGER TRANSPORT SERVICE.

The general objective is to design a control system through a quality perception survey of service users by means of SERVQUAL adaptations focused on the area of land transport, to obtain action plans based on the perceived quality and increase the level of Perception of users about comfort and safety in the passenger transport service in Colombia. This solution represents great value in the transport sector since it allows the company to provide statistics of the quality perceived by the users of the system, as well as an increase in customer confidence since the Implementation of an action plan is carried out depending on the level of satisfaction of these. For the design, a bibliographical review was carried out, as well as an analysis of the land transport sector in Colombia and in this way to identify the perception variables necessary for the study, a series of questions addressed to the users of the transport service where see the previously identified perception variables projected and associated, then the selection of the technological tool for the development of the quality perception system was carried out, this selection was made based on various factors that were subjected to a multicriteria analysis with the help of the TOPSIS method, to finally proceed in the design of an institutional plan that attacks the dissatisfactions of the clients. Through the realization of this project, the difference between the expectations and perceptions of the users, the importance of the factors and the relative incidence when analyzing the perceived quality of this system is evidenced, in turn, a comparison is made between bus lines to contrast the perceived quality between each of them and from these results design a corrective plan taking into account the critical factors of the study.

Authors

AUTORES

Álvarez, Ricardo

López, Alejandro

Piñeres, Augusto

Selman, Isabella

TUTOR

Peña-Baena Niebles, Rita

Patricia

DISEÑO DE MODELO DE PREDICCIÓN DE PRECIO Y AVALÚO DE INMUEBLES EN LA CIUDAD DE BARRANQUILLA.

La empresa TruData se encarga de prestar el servicio de analítica de datos e inteligencia de negocios para distintas empresas de Colombia. Recientemente, adquirió un cliente nuevo que se dedica a la compra y venta rápida de propiedades inmobiliarias del país, y desean empezar operaciones en Barranquilla. A la empresa se le encargó la tarea de analizar las tendencias y el comportamiento del mercado actual en la ciudad para lograr penetrarlo brindando satisfacción a sus clientes. El objetivo de este proyecto es aplicar métodos de analítica a una base de datos suministrada por TruData con el fin de diseñar un modelo que permita predecir el valor de un inmueble con un indicador de error mínimo. Para lograr esto, se decide optar por utilizar CRISP DM, una metodología que consiste en seguir una serie de pasos para analizar correctamente una base de datos. Este proceso implicó muchos retos dado que se llevó a cabo una investigación exhaustiva sobre los tipos de modelos de análisis de datos con el fin de definir cuáles serían los mejores para comparar, teniendo en cuenta la investigación realizada sobre casos de éxito de modelación de datos. Con base en los resultados de este proceso se optó por analizar los datos mediante los modelos: GLM BOOST, Random Forest, Regresión Lineal Múltiple, XGBOOST y RIDGE Regression. Al obtener los resultados de cada uno de los modelos, se realizó una comparativa de su rendimiento según su RMSE y MAPE. El RMSE se interpreta como la desviación de los datos y se arroja en la misma unidad de la variable respuesta (COP). El MAPE interpreta la media del error absoluto en porcentaje y, al igual que el RMSE, indica un mejor resultado cuando es más bajo. El modelo con mejor resultado fue el desarrollado mediante la metodología Random Forest, con un RMSE aproximado de 84.000.000 COP. Este modelo permitirá predecir un precio de venta de un inmueble con el ingreso manual de las variables independientes de la respectiva propiedad.

MODEL DESIGN FOR PRICE PREDICTION AND REAL ESTATE APPRAISAL IN THE CITY OF BARRANQUILLA.

TruData is a company that provides a data analytics and business intelligence service to various companies in diverse industries in Colombia. They acquired a new costumer whose business is buying and selling real estate properties at a fair price in a short period of time. The company was given the task of analyzing and interpreting the market behavior and tendencies to be able to penetrate its walls by providing satisfaction to its clients, both real estate sellers and buyers. The main objective of this project is to apply analytics methods to a database provided by TruData with the purpose of designing a robust model that allows the prediction of a real estate market price with a minimal error indicator. The methodology applied was a six-phase CRISP DM to correctly analyze the market context and the data supplied with the goal of correctly modeling the data entered. This process presented many challenges as it required an exhaustive investigation about the types of data analytics models to define which were the ones that fit the data best, considering the investigation done about successful cases of data modeling in other businesses and industries. Based on the results of this process, the models chosen to analyze the data were: GLM BOOST, Random Forest, Regresión Lineal Múltiple, XGBOOST y RIDGE Regression. After obtaining the results thrown by each of the chosen modules, a comparison of their performance was done, considering their RSME and MAPE. RMSE is interpreted as the deviation of the result obtained and it’s presented in the same unit as the response variable (COP). MAPE represents the average of the absolute error in percentage form. Both indicate a better result as they get smaller in quantity. The model with the best result was the one developed with Random Forest methodology, having a approximate RMSE of 84.000.000 COP. This model will allow the prediction of a property value with the manual entry of each property’s independent variables.

Authors

Álvarez, Ricardo

López, Alejandro

Piñeres, Augusto

Selman, Isabella

ADVISOR

Peña-Baena Niebles, Rita Patricia