Análisis predictivo de accidentes viales en Bogotá: un enfoque basado en ciencia de datos

Guerrero Caro, Alexander

dc.contributor.advisor	Velez Jaramillo, Sebastián
dc.coverage.spatial	cead_-_josé_acevedo_y_gómez
dc.creator	Guerrero Caro, Alexander
dc.date.accessioned	2026-05-09T15:44:16Z
dc.date.available	2026-05-09T15:44:16Z
dc.date.created	2026-05-08
dc.identifier.uri	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80827
dc.description
dc.description.abstract	La ciudad de Bogotá D.C. enfrenta un elevado índice de accidentalidad vial, en el que se ven involucrados diversos actores o causas como automóviles, motociclistas, ciclistas, peatones, servicio público, infraestructura, mal estado de los vehículos, e incluso eventos atípicos como incendios. Este proyecto de grado aplica técnicas de ciencia de datos para analizar, crear, entrenar y seleccionar cuál es modelo óptimo para describir accidentes en Bogotá D.C., con un enfoque particular en los actores más recurrentes. Los hallazgos buscan aportar insumos valiosos para la toma de decisiones en políticas públicas orientadas a la reducción de los accidentes y la mejora de la seguridad vial.
dc.format	pdf
dc.title	Análisis predictivo de accidentes viales en Bogotá: un enfoque basado en ciencia de datos
dc.type	Proyecto aplicado
dc.subject.keywords	Análisis de datos
dc.subject.keywords	Accidentalidad
dc.subject.keywords	Modelos predictivos
dc.subject.keywords	Toma de decisiones
dc.description.abstractenglish	The city of Bogotá D.C. faces a high rate of road accidents, involving various actors or causes, such as automobiles, motorcyclists, cyclists, pedestrians, public services, infrastructure, poor vehicle condition, and even atypical events like fires. This thesis applies data science techniques to analyze, create, train, and select the optimal model for predicting accidents in Bogotá D.C., with a particular focus on the most common actors. The findings seek to provide valuable input for decision-making in public policies aimed at reducing accidents and improving road safety.
dc.subject.category	Investigacion