Análisis de desempeño operativo de servicios de Cajeros Automáticos 2020 -2024

Objetivo general

El objetivo del proyecto es analizar los datos relacionados con las solicitudes y tiempos de respuesta de proveedores para identificar patrones, detectar anomalías y mejorar los procesos operativos. En particular, se busca comprender y mejorar la eficiencia de los tiempos de solución a diferentes niveles del servicio.

Metodología

Para llevar a cabo este proyecto, se ha elegido la metodología CRISP-DM que consta de las siguientes fases:

Etapa Descripción
COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO Entender los objetivos y requisitos del proyecto
COMPRENSIÓN DE LOS DATOS Recopilar, explorar y familiarizarse con los datos disponibles
PREPARACIÓN DE LOS DATOS Limpieza de datos y hacer las correcciones para llevar los datos más limpios para el modelado
MODELADO Creación de visualizaciones en Power BI
EVALUACIÓN Evaluar el modelo para asegurar que cumple con los objetivos de negocio
DESPLIEGUE Documentación de las conclusiones y recomendaciones para futuras iteraciones del proyecto, y realizar la presentación del proyecto

Objetivos Específicos

Evaluar la Calidad de los datos:

  • Identificar y cuantificar valores faltantes y atípicos en las columnas clave.
  • Determinar la precisión y consistencia de los datos registrados. Mejorar la Integridad de los datos:
  • Implementar estrategias de imputación para valores faltantes.
  • Corregir valores atípicos e inconsistentes. Analizar el Desempeño de los proveedores:
  • Examinar los tiempos de respuesta y solución para identificar áreas de mejora.
  • Evaluar el impacto de la calidad del proveedor en los tiempos de resolución. Proporcionar Recomendaciones de mejora:
  • Desarrollar estrategias basadas en el análisis de datos para optimizar los procesos operativos.
  • Sugerir cambios en la captura y manejo de datos para aumentar la calidad de la información.

Ficha tecnica

Información General:

  • Fuente de datos: fuente comercial y están sujetos a restricciones de confidencialidad

  • Fecha de actualización: 30 de mayo de 2024

  • Fecha de creación: 09-12-2020

  • Filas: 162.424

  • Columnas: 48

Información de la entidad:

  • Área o dependencia: Financiera
  • Departamento: Bogotá D.C.
  • Municipio: Bogotá D.C.

Tecnologías Utilizadas

  • Lenguaje de Programación: Python 3.11
  • Bibliotecas Principales: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
  • Herramientas de Visualización: Jupyter Notebooks, power BI
  • Base de Datos: (MySQL)