01
Viajes·Clima
Fuentes
Capturamos viajes y contexto climático para construir una lectura inicial del movimiento urbano.
Cómo funciona RideFare
Desde la captura de datos urbanos hasta la lectura pública final: así convertimos el movimiento de la ciudad en señales claras, comparables y explorables.
El ciclo de vida del dato
02
Contratos·Limpieza
Validación
Limpiamos valores atípicos, revisamos consistencia entre campos y dejamos una base confiable para el análisis.
03
Rutas·Horarios
Vistas analíticas
Organizamos el dato en vistas para comparar rutas, horarios y señales del dashboard.
04
Predicción·Explicabilidad
Modelo
Probamos patrones de precio y demanda para abrir escenarios explicables.
05
Dashboard·Escenarios
Producto público
Convertimos el proceso en superficies claras que alimentan el dashboard, esta página y la capa de escenarios.
Modelo y explicabilidad
Después de limpiar y ordenar el dato, RideFare abre una capa de predicción para comparar cómo cambian los precios según distancia, demanda, clima y contexto.
Esa lectura no se presenta como una caja cerrada: dejamos visibles las señales que explican cada escenario.
Escenarios construidos con una capa predictiva explicable apoyada en XGBoost
Factores visibles
Lo que entra en cada escenario
Distancia
Ayuda a comparar trayectos largos y cortos.
Demanda
Muestra cuándo el precio sube por mayor presión.
Clima
Añade contexto cuando lluvia, temperatura o nubosidad cambian la lectura.
Tráfico y hora
Sitúa cada escenario dentro del ritmo de la ciudad.
En escenarios verás cómo cambia el precio cuando estas señales se mueven juntas.
Predicción y escenarios
La capa que convierte el dato limpio en decisiones comparables.
Aquí es donde el dato limpio se convierte en comparaciones que puedes mover y entender.
Antes de abrir escenarios, RideFare deja claro qué toma como referencia, cómo vuelve explicable la predicción y qué variables podrás mover en la siguiente pantalla.
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Punto de partida
Usamos una referencia base para detectar cuándo el precio realmente cambia.
02
Predicción explicable
La capa predictiva deja visibles las señales que empujan cada lectura sin convertir el producto en una caja cerrada.
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Escenarios comparables
La siguiente pantalla te deja mover demanda, clima, hora y trayecto para ver cómo respondería el precio.
Señales visibles: Distancia · Demanda · Clima · Tráfico y hora
Lleva esta lectura a escenarios
Ahora que ves de dónde sale la predicción, explora cómo cambian los precios cuando se mueve la demanda, el clima y el contexto urbano.