Modelos de aprendizagem de máquina para a gestão estratégica de bicicletas compartilhadas / Machine learning models for shared bicycle strategic management

Os Sistemas de Bicicletas Compartilhadas são cada vez mais comuns nas cidades, evidenciando a relevância de abordagens que auxiliem na tomada de decisão e gestão estratégica das empresas responsáveis por esses sistemas. Neste trabalho, é apresentado uma versão estendida de um estudo de caso no sistema Capital BikeShare (Washington, D.C.) com o objetivo de realizar uma análise estatística para identificar a relação entre o clima e o serviço de aluguel de bicicletas, além de aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina para classificar a quantidade de aluguéis. Como adicional desta versão, apresenta-se uma abordagem de agrupamentos das estações de aluguéis, que resultou em uma acurácia de 94,7%, maior do que a obtida anteriormente. Os resultados apresentados evidenciam que o agrupamento das estações, além de aumentar a acurácia dos modelos preditivos, também facilitam a aplicação desses modelos preditivos na prática. Dessa forma, os modelos preditivos apresentados são mecanismos eficientes que permitem gerenciar esses sistemas, adotando estratégias de negócios baseadas na previsão do tempo e nas estações do ano.