Santiago de Cali, una de las principales ciudades de Colombia, presenta una dinámica urbana compleja debido a su crecimiento poblacional, expansión territorial y diversificación de actividades económicas. Esta dinámica genera una alta demanda de servicios de transporte, especialmente taxis, que son fundamentales para la movilidad diaria de los ciudadanos. Factores como los horarios laborales, eventos culturales, condiciones climáticas y la percepción de seguridad afectan la variabilidad de la demanda (Alcaldía de Santiago de Cali, s.f.). Según el Observatorio de Movilidad de Cali, la densidad de taxis ha mostrado una tendencia sostenida a la baja desde 2005, pasando de valores superiores hasta llegar a 6,7 taxis por cada 1.000 habitantes en 2017, esto a raiz de la congelación del parque automotor y al crecimiento de la población sin una expansión equivalente en la oferta de taxis (Observatorio MOVIS, 2022). Esta disminución plantea importantes desafíos para garantizar la cobertura adecuada del servicio en distintos sectores de la ciudad. En consecuencia, analizar y predecir la demanda de servicios de taxi resulta esencial para mejorar la planificación y gestión del transporte urbano en Cali. Una adecuada comprensión de los patrones de uso permite optimizar la distribución de los vehículos, reducir los tiempos de espera, minimizar la circulación innecesaria y contribuir a la disminución de la congestión vehicular y de la contaminación ambiental. De acuerdo con estudios sobre planificación del transporte en América Latina, la utilización de procesos analíticos para entender la demanda permite diseñar estrategias de movilidad más sostenibles y adaptadas a las necesidades reales de la población (Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global [IAI], 2004). En este contexto, se propone utilizar un modelo SARIMA para pronosticar la demanda en una empresa de taxis en Cali, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones informadas que contribuyan a una movilidad urbana más eficiente, equitativa y sostenible.

Modelado de la Probabilidad de Clasificación de Productos Femeninos Adidas

Trabajo final de visualización acerca el costo de vida por países.

El presente documente hace un analisis mediante componentes principales y clustering del PIB percapita