Modelo para identificar los vuelos afectados por retrasos o cancelaciones en el aeropuerto El Dorado de Bogotá, Colombia

Este trabajo está basado en el análisis de factores climáticos y operacionales de las aerolíneas con operación en Colombia. El factor operacional contiene el detalle de los vuelos que tienen lugar en los aeropuertos del país con variables como origen, destino, número de vuelo, aerolínea, fecha y hora programada, fecha y hora de remolque, estado del vuelo (adelantado, cumplido, retrasado y cancelado), cantidad de pasajeros, cantidad de carga, distancia y tiempo de vuelo entre otras. Por el gran peso e importancia que tiene el Aeropuerto El Dorado de Bogotá, el análisis y modelo resultado de este trabajo se centró en la operación y factores climáticos que tienen incidencia en este terminal aéreo. Por medio de técnicas como regresión logística, redes neuronales y XGboosting se logró predecir en la base de datos de pruebas cerca del 70% de los vuelos afectados por cancelaciones o retrasos en el aeropuerto de la capital colombiana.This work is based on the analysis of weather and operational factors of the airlines operating in Colombia. The operational factor contains the detail of the flights that take place in the country's airports with variables such as origin, destination, flight number, airline, scheduled date and time, towing date and time, flight status (early, on time, delayed and canceled), number of passengers, amount of cargo, distance and flight time among others. Due to the great weight and importance of the El Dorado Airport of Bogotá, the analysis and model resulting from this work focused on the operation and weather factors that have an impact on this Airport. Using techniques such as logistic regression, neural networks and XGboosting, it was possible to predict in the test database about 70% of flights affected by cancellations or delays at the Colombian capital airport.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestrí

Modelo para identificar los vuelos afectados por retrasos o cancelaciones en el aeropuerto El Dorado de Bogotá, Colombia

Este trabajo está basado en el análisis de factores climáticos y operacionales de las aerolíneas con operación en Colombia. El factor operacional contiene el detalle de los vuelos que tienen lugar en los aeropuertos del país con variables como origen, destino, número de vuelo, aerolínea, fecha y hora programada, fecha y hora de remolque, estado del vuelo (adelantado, cumplido, retrasado y cancelado), cantidad de pasajeros, cantidad de carga, distancia y tiempo de vuelo entre otras. Por el gran peso e importancia que tiene el Aeropuerto El Dorado de Bogotá, el análisis y modelo resultado de este trabajo se centró en la operación y factores climáticos que tienen incidencia en este terminal aéreo. Por medio de técnicas como regresión logística, redes neuronales y XGboosting se logró predecir en la base de datos de pruebas cerca del 70% de los vuelos afectados por cancelaciones o retrasos en el aeropuerto de la capital colombiana.This work is based on the analysis of weather and operational factors of the airlines operating in Colombia. The operational factor contains the detail of the flights that take place in the country's airports with variables such as origin, destination, flight number, airline, scheduled date and time, towing date and time, flight status (early, on time, delayed and canceled), number of passengers, amount of cargo, distance and flight time among others. Due to the great weight and importance of the El Dorado Airport of Bogotá, the analysis and model resulting from this work focused on the operation and weather factors that have an impact on this Airport. Using techniques such as logistic regression, neural networks and XGboosting, it was possible to predict in the test database about 70% of flights affected by cancellations or delays at the Colombian capital airport.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestrí