Aplicación de técnicas estadísticas para el análisis de las incidencias en las líneas de autobuses urbanos de la empresa AUVASA

Abstract

La empresa AUVASA (Autobuses Urbanos de Valladolid, S. A.) es la sociedad municipal encargada del transporte público urbano en Valladolid. En consonancia con su proceso de crecimiento y modernización mantiene una base de datos donde registra todas las incidencias que ocurren en el servicio de autobuses que presta a la ciudad. La empresa puso a nuestra disposición, para la realización de este trabajo, dos ficheros Excel con las incidencias registradas desde febrero de 2022 hasta el 14 de junio de 2023. El objetivo es obtener la mayor información posible sobre el servicio e identificar patrones o casuísticas repetitivas que pudieran ser analizadas en detalle por la empresa. La parte más compleja de este estudio ha sido la depuración de la base de datos mediante RStudio y el lenguaje de programación R. Esta fase de depuración ha permitido resumir estadísticamente las incidencias registradas a lo largo de los meses de los que se dispone información, estudiar algunos periodos del año en los que la empresa modifica sus servicios y establecer una relación entre las líneas con mayor número de usuarios y las que registran mayor número de incidencias. Además se ha elaborado un tipo de calendario (HeatMap Calendar) que proporciona a la empresa información visual sencilla sobre los incidentes registrados anualmente.

The company AUVASA (Autobuses Urbanos de Valladolid, S.A.) is the municipal com-pany responsible for of urban public transportation in Valladolid. As part of its ongoing growth and modernization efforts, it maintains a comprehensive database where to record all incidents that may arise in the bus services it offers to the city. The company has provided us, with two Excel files containing the recorded incidents from February 2022 to June 15, 2023 to conduct a statistical study. The primary objective is to gather comprehensive information about the service and identify recurring patterns or specific cases that warrant further analysis by the company. The most challenging aspect of this study involved debugging of the database using RS-tudio and the R programming language. This stage enabled us to conduct statistical summaries of the incidents registered during the available months, analyze specific periods of the year where the company modified its services and establish a relationship between the lines with the highest number of users and those that registered the highest number of incidents. In addition, we developed a HeatMap Calendar which provides the company with simple visually intuitive representation of the annual incident registrations. This calendar offers simplified visual information for easy understanding and analysis.