Visualizar los cupos como una alternativa a la problemática de movilidad en la Universidad Autónoma de Occidente.

En busca de nuevas posibilidades de transporte SEGURO y alternativo para los estudiantes de la UAO

Integrantes:

Con la implementación de los cupos como alternativa de transporte en la UAO, se espera mejorar la movilidad de los estudiantes y reducir el tráfico vehicular en la zona. El uso de fuentes de datos como Uber y Mio, así como de datos abiertos, nos ha permitido obtener una visión más completa de la situación de la movilidad en la zona, lo que nos ha permitido proponer soluciones más precisas y efectivas.

En el repositorio encontrarás los datos ya transformados en su totalidad por un proceso de ETL, siendo estos presentados en un archivo Doc, CSV o Excel
Doc Fuende de Datos "https://docs.google.com/document/d/16SY2Nz_Zp8MKeDW_ZiXHFGTZdwMjissbAqh5kk5D-JY/edit?usp=sharing"
Datos abiertos "Cantidad de vehiculos matriculados" cantidad-de-vehiculos-matriculados-por-tipo-servicio-a-enero-2019-en-santiago-de-cali (2).csv
Informacion recuperada y sacada de google maps "Dataset" dataset_crawler-google-places_2023-04-12_16-30-06-314 (1) (1).xlsx
Paradas cercanas a la Universidad Autonoma de Occidente
Enlace del dataset final con su proceso finzalizado del web scrapping dataset_crawler-google-places_2023-04-12_16-46-18-610.xlsx
Consola participe de la extraccion de datos "https://console.apify.com/view/runs/IZthaF7F24fMEkIgT"
Informacion que se puede extraer de la consola

Uber: hemos utilizado la API de Uber para obtener información sobre las tarifas y los tiempos de espera de los viajes en la zona de la UAO. La documentación de la API se encuentra en el siguiente enlace: https://developer.uber.com/docs/businesses/data-automation/data-download.
Mio Service: hemos utilizado la API de Mio para obtener información sobre los horarios y las rutas de los servicios de transporte público que operan en la zona de la UAO. La documentación de la API se encuentra en el siguiente enlace: https://mioservice.docs.apiary.io/#.
Datos abiertos: hemos utilizado diversos conjuntos de datos abiertos para complementar nuestra información y mejorar la precisión de nuestro análisis.

Para obtener y transformar los datos necesarios para nuestro análisis, nuestro equipo de trabajo se ha conectado a las APIs de Uber y Mio, y ha utilizado técnicas de web scraping en Python, utilizando POO.