Modelo predictivo - Renta de bicis

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df <- read.csv("C:\\Users\\Usuario\\Documents\\TEC\\Manipulación de datos\\Renta de Bicis.csv")

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resumen <- summary(df)
resumen

##       hora            dia              mes              año      
##  Min.   : 0.00   Min.   : 1.000   Min.   : 1.000   Min.   :2011  
##  1st Qu.: 6.00   1st Qu.: 5.000   1st Qu.: 4.000   1st Qu.:2011  
##  Median :12.00   Median :10.000   Median : 7.000   Median :2012  
##  Mean   :11.54   Mean   : 9.993   Mean   : 6.521   Mean   :2012  
##  3rd Qu.:18.00   3rd Qu.:15.000   3rd Qu.:10.000   3rd Qu.:2012  
##  Max.   :23.00   Max.   :19.000   Max.   :12.000   Max.   :2012  
##     estacion     dia_de_la_semana     asueto         temperatura   
##  Min.   :1.000   Min.   :1.000    Min.   :0.00000   Min.   : 0.82  
##  1st Qu.:2.000   1st Qu.:2.000    1st Qu.:0.00000   1st Qu.:13.94  
##  Median :3.000   Median :4.000    Median :0.00000   Median :20.50  
##  Mean   :2.507   Mean   :4.014    Mean   :0.02857   Mean   :20.23  
##  3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:6.000    3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:26.24  
##  Max.   :4.000   Max.   :7.000    Max.   :1.00000   Max.   :41.00  
##  sensacion_termica    humedad       velocidad_del_viento
##  Min.   : 0.76     Min.   :  0.00   Min.   : 0.000      
##  1st Qu.:16.66     1st Qu.: 47.00   1st Qu.: 7.002      
##  Median :24.24     Median : 62.00   Median :12.998      
##  Mean   :23.66     Mean   : 61.89   Mean   :12.799      
##  3rd Qu.:31.06     3rd Qu.: 77.00   3rd Qu.:16.998      
##  Max.   :45.45     Max.   :100.00   Max.   :56.997      
##  rentas_de_no_registrados rentas_de_registrados rentas_totales 
##  Min.   :  0.00           Min.   :  0.0         Min.   :  1.0  
##  1st Qu.:  4.00           1st Qu.: 36.0         1st Qu.: 42.0  
##  Median : 17.00           Median :118.0         Median :145.0  
##  Mean   : 36.02           Mean   :155.6         Mean   :191.6  
##  3rd Qu.: 49.00           3rd Qu.:222.0         3rd Qu.:284.0  
##  Max.   :367.00           Max.   :886.0         Max.   :977.0

Observaciones; 1. ¿Por qué los días llegan hasta el 19?. R: No se sabe 2. ¿Cuál es la clave de las estaciones? R: 1 Primavera, 2 Verano … 3. ¿Cuál es la clave de los días de la semana? R. 1 Domingo, 2 Lunes …

plot(df$temperatura,df$rentas_totales,main="Influencia de la temperatura sobre las rentas totales",xlab="Temperatura (C°)",ylab="Rentas totales")

Generar regresión (Modelo lineal)

regresion <- lm(rentas_totales ~ hora + dia + mes + año + estacion + dia_de_la_semana + asueto + temperatura + sensacion_termica + humedad + velocidad_del_viento,data=df)
summary(regresion)

## 
## Call:
## lm(formula = rentas_totales ~ hora + dia + mes + año + estacion + 
##     dia_de_la_semana + asueto + temperatura + sensacion_termica + 
##     humedad + velocidad_del_viento, data = df)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -305.52  -93.64  -27.70   61.85  649.10 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          -1.661e+05  5.496e+03 -30.217  < 2e-16 ***
## hora                  7.735e+00  2.070e-01  37.368  < 2e-16 ***
## dia                   3.844e-01  2.482e-01   1.549  0.12150    
## mes                   9.996e+00  1.682e+00   5.943 2.89e-09 ***
## año                   8.258e+01  2.732e+00  30.225  < 2e-16 ***
## estacion             -7.774e+00  5.177e+00  -1.502  0.13324    
## dia_de_la_semana      4.393e-01  6.918e-01   0.635  0.52545    
## asueto               -4.864e+00  8.365e+00  -0.582  0.56089    
## temperatura           1.582e+00  1.038e+00   1.524  0.12752    
## sensacion_termica     4.748e+00  9.552e-01   4.971 6.76e-07 ***
## humedad              -2.115e+00  7.884e-02 -26.827  < 2e-16 ***
## velocidad_del_viento  5.582e-01  1.809e-01   3.086  0.00203 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 141.7 on 10874 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3891, Adjusted R-squared:  0.3885 
## F-statistic: 629.6 on 11 and 10874 DF,  p-value: < 2.2e-16

Ajustar regresion lineal

regresion_ajustada <- lm(rentas_totales ~ hora+ mes + año + sensacion_termica + humedad + velocidad_del_viento,data=df)
summary(regresion)

## 
## Call:
## lm(formula = rentas_totales ~ hora + dia + mes + año + estacion + 
##     dia_de_la_semana + asueto + temperatura + sensacion_termica + 
##     humedad + velocidad_del_viento, data = df)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -305.52  -93.64  -27.70   61.85  649.10 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          -1.661e+05  5.496e+03 -30.217  < 2e-16 ***
## hora                  7.735e+00  2.070e-01  37.368  < 2e-16 ***
## dia                   3.844e-01  2.482e-01   1.549  0.12150    
## mes                   9.996e+00  1.682e+00   5.943 2.89e-09 ***
## año                   8.258e+01  2.732e+00  30.225  < 2e-16 ***
## estacion             -7.774e+00  5.177e+00  -1.502  0.13324    
## dia_de_la_semana      4.393e-01  6.918e-01   0.635  0.52545    
## asueto               -4.864e+00  8.365e+00  -0.582  0.56089    
## temperatura           1.582e+00  1.038e+00   1.524  0.12752    
## sensacion_termica     4.748e+00  9.552e-01   4.971 6.76e-07 ***
## humedad              -2.115e+00  7.884e-02 -26.827  < 2e-16 ***
## velocidad_del_viento  5.582e-01  1.809e-01   3.086  0.00203 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 141.7 on 10874 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3891, Adjusted R-squared:  0.3885 
## F-statistic: 629.6 on 11 and 10874 DF,  p-value: < 2.2e-16

Construir modelo predictivo

datos <- data.frame(hora=12, mes=1:12, año=2013, sensacion_termica=24, humedad=62, velocidad_del_viento=13)
predict(regresion_ajustada,datos)

##        1        2        3        4        5        6        7        8 
## 279.1478 286.7215 294.2952 301.8690 309.4427 317.0164 324.5901 332.1638 
##        9       10       11       12 
## 339.7375 347.3112 354.8849 362.4587

Conclusiones

En este ejercicio, se generó un modelo predictivo, cuya finalidad es identificar las relaciones entre las variables explicativas (Hora, mes, año, etc) y la varibale predictiva (Rentas de bicis totales).

Este modelo será de utilidad para la toma de decisiones de la empresa al generar escenarios con una exactitud del 39% y una confiabilidad del 95%.