| dc.contributor.advisor | Gaitán Ospina, Rafael | |
| dc.coverage.spatial | udr_-_socha | |
| dc.creator | Diaz Romero, Edixon Javier | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-09T16:48:21Z | |
| dc.date.available | 2026-02-09T16:48:21Z | |
| dc.date.created | 2025-12-18 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78562 | |
| dc.description.abstract | Esta investigación presenta un análisis exhaustivo de la generación de residuos domiciliarios en Bogotá, desglosado por localidad, desde 2018 hasta 2024. Además, se incluyen predicciones para los próximos cinco años, basadas en la recopilación, procesamiento y análisis de datos históricos.
El estudio se fundamenta en la metodología CRISP-DM (Proceso Estándar Inter-Industria para la Minería de Datos), un enfoque ampliamente reconocido y riguroso en proyectos de análisis de datos. Esta metodología permitió una exploración y análisis detallado de los datos históricos de recolección de residuos domiciliarios, utilizando la herramienta Power BI para la visualización y el entendimiento profundo de los patrones.
Para la proyección de tendencias futuras con alta precisión, se emplearon los modelos predictivos de series de tiempo SARIMAX (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors) y Prophet, los resultados de esta investigación son cruciales, ya que identifican las localidades con mayor tendencia a la generación de residuos. Esta información detallada, obtenida mediante el análisis en Power BI y las predicciones de SARIMAX y Prophet, proporciona un insumo de valor incalculable para el Gobierno de la Ciudad de Bogotá y otras entidades interesadas. Esto posibilitará enfocar esfuerzos y recursos en áreas específicas de la ciudad, permitiendo una intervención urgente y efectiva orientada a la reducción de la generación de residuos domiciliarios. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Análisis cuantitativo y proyección a largo plazo: evaluación de la recolección de residuos domiciliarios en Bogotá y su impacto en la planificación urbana (2018-2029) | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Economía circular | |
| dc.subject.keywords | Gestión de residuos | |
| dc.subject.keywords | Minería de datos | |
| dc.subject.keywords | Recolección de residuos domiciliarios | |
| dc.subject.keywords | Relleno sanitario | |
| dc.description.abstractenglish | This research presents an exhaustive analysis of household waste generation in Bogotá, broken down by localidad (district), from 2018 to 2024. Additionally, it includes predictions for the next five years, based on the collection, processing, and analysis of historical data.
The study is based on the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology, a widely recognized and rigorous approach in data analysis projects. This methodology allowed for a detailed exploration and analysis of historical household waste collection data, utilizing the Power BI tool for visualization and a deep understanding of the patterns.
For projecting future trends with high precision, the time series predictive models SARIMAX (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors) and Prophet were employed. The results of this research are crucial, as they identify the localidades with the highest tendency for waste generation. This detailed information, obtained through analysis in Power BI and the predictions from SARIMAX and Prophet, provides an invaluable input for the Bogotá City Government and other interested entities. This will make it possible to focus efforts and resources on specific areas of the city, allowing for an urgent and effective intervention aimed at reducing household waste generation. | |
| dc.subject.category | Investigación | |