Resumen

Los servicios de movilidad compartida a la carta, como Uber y Microtransit, están penetrando cada vez más en el mercado mundial de los servicios tradicionales de taxi. Por ello, las empresas de taxis buscan formas de competir. Este estudio ha extraído datos de movilidad a gran escala de taxis conectados para descubrir patrones beneficiosos que puedan servir de base a estrategias para mejorar el negocio de los taxis. No resulta práctico limpiar y filtrar manualmente los datos de movilidad a gran escala que contienen información GPS. Por lo tanto, esta investigación contribuye y demuestra un método automatizado de limpieza y filtrado de datos que es adecuado para este tipo de conjuntos de datos. El método de limpieza define tres variables de filtrado y aplica una técnica de filtrado estadístico por capas para eliminar los registros atípicos que no contribuyen a distribuciones que coincidan con las distribuciones teóricas esperadas de las variables. Las pruebas estadísticas de Chi-cuadrado evalúan la calidad de los datos depurados comparando la distribución de las tres variables con sus distribuciones esperadas. El método de limpieza global eliminó aproximadamente el 5% de los datos, que consistía en errores que eran evidentes y otros que eran valores atípicos de baja calidad. Posteriormente, la extracción de los datos depurados reveló que la producción de viajes en Dubai alcanza su punto máximo en el caso de que sólo los mismos dos conductores operen el mismo taxi. Este hallazgo no habría sido posible sin acceso a datos propios que contienen identificadores únicos tanto para los conductores como para los taxis. Los conjuntos de datos que identifican a los conductores individuales no están a disposición del público.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:escala de datos de movilidad, datos, despacho negocio de taxis, método de limpieza general, valores atípicos de baja calidad, distribuciones, conductores, taxis, variables, picos de dubai
• Keywords:scale mobility data, data, dispatch taxi business, overall cleaning method, poor quality outliers, distributions, drivers, taxis, variables, dubai peaks