Análisis de datos en el tráfico de larga distancia e identificación de las causas de la impuntualidad

Un modelo estadístico evalúa la puntualidad de los conductores en trayectos largos. A partir de ahí, se pueden identificar sistemáticamente las causas más importantes.

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Visión general de los controladores de puntualidad

Enfoque aplicable a distintos planes y años del calendario

Desafío

  • Los meses de otoño presentan una puntualidad en los trayectos largos inferior a la de otros meses, por lo que no se alcanzan los objetivos de puntualidad de la empresa.
  • Las causas de esta impuntualidad no están claras, por lo que las medidas para controlarla son insuficientes
  • El análisis pretende identificar en una fase temprana posibles motores desconocidos en 2019 y años posteriores

Solución

  • Los posibles factores que influyen en la puntualidad a larga distancia se recopilan en un árbol de conductores
  • Los datos necesarios para cuantificar estos factores se recogen y relacionan en un gran conjunto de datos
  • Un modelo lineal con regularización identifica los motores de puntualidad más importantes, cuantifica su efecto puntualidad y su efecto en otoño

Resultado

  • Visión general de los conductores puntuales relevantes disponible en forma de árbol de conductores
  • Este planteamiento genérico funciona con modelos estadísticos y, por tanto, es aplicable a distintos años de horario y tipos de tren con poco esfuerzo

¿Le interesan sus propios casos de uso?

Desafío

Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.

Solución

Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.

Resultado

Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.