Urbantrips

Banco Interamericano de Desarrollo

Urbantrips, una biblioteca de código abierto, transforma datos de sistemas de pago de transporte público en análisis detallados de viajes. Infiriendo destinos y construyendo cadenas de viajes, genera matrices de origen-destino y KPIs para autobuses. Su meta es ofrecer herramientas valiosas para la gestión de transporte con mínima información previa. A partir de una sola tabla de transacciones geolocalizadas, Urbantrips produce resultados precisos que mejoran con información adicional. Este proceso crea matrices de viaje, indicadores clave y visualizaciones como gráficos y mapas, facilitando la toma de decisiones en la gestión del transporte público.

Las agencias de transporte dentro de los gobiernos locales en ciudades pequeñas no siempre cuentan con los recursos necesarios para procesar los datos de las tarjetas de pago electrónico y convertir esos datos en insumos valiosos para la política pública. O carecen de los recursos humanos para recopilar datos y realizar análisis personalizados o no pueden permitirse licencias privadas para software costosos. El modelado de transporte complejo también requiere una gran cantidad de datos, con entradas que no siempre están disponibles o son difíciles de recopilar, procesar y cargar en el modelo. Sin embargo, varias ciudades ya cuentan con un sistema de pago electrónico en su transporte público. Urbantrips puede ayudar a esas ciudades a aprovechar esos datos y obtener información fácil, económica, rápida, pero poderosa y actualizada.

Análisis de datos: UrbanTrips incluye herramientas para analizar datos de transporte, como flujos de tráfico y patrones de conmutación. Visualización: la plataforma admite la visualización de datos, lo que permite a los usuarios crear mapas y gráficos que ilustran las tendencias de movilidad urbana. Planificación de políticas: los usuarios a menudo pueden usar las ideas obtenidas de los datos para informar las políticas y mejoras de transporte urbano.

Construido principalmente en Python, aprovecha su versatilidad y eficiencia. Utiliza Jupyter Notebooks para demostraciones, facilitando la comprensión y el uso interactivo. Procesa grandes conjuntos de datos de transacciones de pago de tránsito, infiriendo patrones de viaje con precisión. Integra información geográfica para mejorar el análisis de datos. Diseñado para apoyar la planificación del transporte público, requiere un preprocesamiento mínimo de datos, promoviendo la interoperabilidad y el uso de formatos abiertos.