Descripción

Herramienta para identificar entidades que hayan estado involucradas en eventos pasados.

Las entidades definidas son IDs de personas (DNI, Pasaportes,etc) y vehículos (patentes).

Los eventos son cada una de las incidencias que se registran.

Análisis Exploratorio

Variables y registros

Se explora un file con estos campos y esta cantidad de registros que corresponden a un mes de datos de tipo texto.

## [1] 15204
##  [1] "inicio_llamada"        "fin_llamada"           "origen_llamada"       
##  [4] "fuente_llamada"        "cateid"                "ciudad"               
##  [7] "operador"              "id_tipo_evento"        "nombre_tipo_evento"   
## [10] "id_subtipo_evento"     "nombre_subtipo_evento" "latitud"              
## [13] "longitud"              "prioridad"             "estado"               
## [16] "historia"              "calle"                 "nro_calle"            
## [19] "comentarios"
Creación de Variables

Se crearan variables nuevas tanto para agrupar la información y visualizar otras caracteristicas como para realizar transformaciones necesarias para el modelado.

Un ejemplo:

Origen con agrupamientos aportados por el negocio de los niveles de la variable origen_llamada con el objeto de homogeneizar las cantidades en las categorias.

Dia, Hora y Duracion a partir de inicio_llamada y fin_llamada Asigno todas las observaciones > 300 al ultimo bin:

La transformación de varibles nos permite cuestionar la calidad de algunos datos:

Momento del Dia como bloques de 6 horas comenzando la manana a la 6 AM.

file$Dia <-format(file$inicio_llamada, "%Y/%d/%m")
file$Hora <- format(file$inicio_llamada, "%H:%M:%S")
file$Hora2 <- as.numeric(gsub("\\:.*$", "", file$Hora))
file$Momento <- with(file,  ifelse(Hora2 >= 0 & Hora2<6, "Madrugada",
                                   ifelse(Hora2>=6 & Hora2<12, "Manana",
                                  ifelse(Hora2>=12 & Hora2<18, "Tarde",
                                                 "Noche"))))

Es llamativo que de 6 a 12 horas tengan un unico tipo de evento:

Geolocalizacion de Eventos

Las entidades extraidas de los comentarios usando expresiones regulares se van a geolocalizar en un mapa. Y por el momento el id de la entidad va a aparecer con un text no reactivo en color:

Visualización de densidad de Tipos de Eventos

Se van a generar filtros dinámicos para todas las variables que aporten segmentaciones. Por ejemplo, el tipo de eventos que se presentan varia de acuerdo a la localización:

Network

En el dashboard interactivo la geolocalización se va a completar con una visualización de grafos de las entidades que sean seleccionadas en el mapa y que tengas relación con eventos ocurridos en el pasado. Un ejemplo para ver los patrones en la estructura de los grafos. Scrolling se hace zoom.

Y para ver las etiquetas de las entidades, con doble click sobre un grafo se agranda: