Idioma
Python
Tipo de ferramenta
Algoritmo
Licença
AM331-A3
Version
0.2.4
Banco Interamericano de Desenvolvimento
Urbantrips, uma biblioteca de código aberto, transforma dados de sistemas de pagamento de transporte público em análises detalhadas de viagens. Ao inferir destinos e construir cadeias de viagens, gera matrizes origem-destino e KPIs para ônibus. Seu objetivo é oferecer ferramentas valiosas para a gestão de transportes com o mínimo de informação prévia. A partir de uma única tabela de transações geolocalizadas, Urbantrips produz resultados precisos que melhoram com informações adicionais. Esse processo cria matrizes de viagens, indicadores-chave e visualizações como gráficos e mapas, facilitando a tomada de decisões na gestão do transporte público.
As agências de transporte dos governos locais em cidades pequenas nem sempre têm os recursos necessários para processar dados de cartões de pagamento eletrónicos e transformar esses dados em insumos valiosos para políticas públicas. Eles não têm recursos humanos para coletar dados e realizar análises personalizadas ou não podem pagar licenças privadas para softwares caros. A modelagem complexa de transportes também requer uma grande quantidade de dados, com entradas que nem sempre estão disponíveis ou são difíceis de coletar, processar e carregar no modelo. Porém, diversas cidades já possuem um sistema de pagamento eletrônico em seus transportes públicos. A Urbantrips pode ajudar essas cidades a aproveitar esses dados e obter informações fáceis, baratas, rápidas, mas poderosas e atualizadas.
Análise de dados: as unhas geralmente incluem ferramentas para analisar dados de transporte, como fluxos de tráfego e padrões de deslocamento. Visualização: a plataforma suporta a visualização de dados, permitindo que os usuários criem mapas e gráficos que ilustram tendências de mobilidade urbana. Planejamento de políticas: os usuários geralmente podem usar as idéias obtidas com os dados para informar políticas e melhorias de transporte urbano.
Desenvolvido principalmente em Python, aproveita sua versatilidade e eficiência. Utiliza Jupyter Notebooks para demonstrações, facilitando a compreensão e o uso interativo. Processa grandes conjuntos de dados de transações de pagamento de trânsito, inferindo padrões de viagem com precisão. Integra informações geográficas para melhorar a análise de dados. Projetado para apoiar o planejamento de transporte público, requer pré-processamento mínimo de dados, promovendo a interoperabilidade e o uso de formatos abertos.
Consulte o equipamento de Código para o Desenvolvimento e descubra como nossas herramientas de código abertas, cuidadosamente curadas, podem se apoiar em sua instituição na América Latina e no Caribe. Escritores para explorar soluções, resolver dúvidas de implementação, compartilhar resultados de reutilização ou apresentar uma nova ferramenta. Escreva para [email protected]
Mapa de Córdoba com círculos de vários tamanhos e cores. Indica "Lares 06/2022 (Dia útil)". A legenda mostra faixas de viagens de 168 a 11.169. Escala de 5 km.
A Figura 3-5 mostra um diagrama de fluxo intitulado "Metodologia de imputação de etapas", que inclui decisões como "Possui um chococard?" e "É a última etapa do dia?" com opções de imputação baseadas em paradas.
Mapa dos ramais do trem Linha General Roca, mostrando conexões desde Plaza Constitución para áreas como La Plata, Ezeiza, Alejandro Korn e Haedo. Fonte: Ministério dos Transportes.
Projeto do BID RG-T3592 que enquadra o desenvolvimento e implementação de Urbantrips na região.
Code4Dev: Aprenda como implementar a ferramenta open source Urbantrips
Guia detalhado de instalação, configuração e utilização do Urbantrips.