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Diseño, construcción e implementación de un visualizador basado en modelos de clasificación y predicción relacionado con las siniestralidades viales para algunas ciudades de Colombia

La accidentalidad vial es una constante de todas las ciudades del mundo. En Colombia, por ejemplo, se registraron 618 accidentes en el primer mes del año 2023, lo que agrava la tasa de mortalidad en el país, una tendencia que según la agencia nacional de seguridad vial va en aumento año tras año. Adicionalmente cada accidente genera repercusiones en la movilidad de la ciudad, y repercusiones económicas para el gobierno, los accidentados y las aseguradoras. Dada la situación se vuelve necesario analizar todas las variables sobre los accidentes para así encontrar los patrones más comunes y determinar las mejores acciones a seguir. El proyecto aborda esta problemática mediante el tratamiento de datos utilizando la metodología KDD. A través de un dashboard se hace un seguimiento detallado de las causas de los accidentes viales, tanto los actores, características de los accidentes y dando así también un panorama general de las tendencias de los accidentes en las ciudades analizadas. Adicionalmente, mediante técnicas de clusterización y análisis de minería de datos se obtienen resultados sobre las hipótesis sobre cómo se comportan los accidentes, para así hacer uso de modelos de aprendizaje automático para obtener las proyecciones de cuantos accidentes ocurren en cada una de las zonas. Esto genera herramientas con las que se podrían generar procesos de toma de decisiones sobre las zonas más accidentadas.