CRISP-DM: Análisis de Contaminación Atmosférica

Libro interactivo sobre metodología CRISP-DM aplicada a datos ambientales

Data Science
R
CRISP-DM
Environmental Data
Proyecto completo que demuestra la aplicación de CRISP-DM en el análisis de datos de contaminación atmosférica en Madrid usando R.
Published

January 1, 2025

Enlaces del Proyecto

📚 Libro Interactivo

Explora la metodología CRISP-DM aplicada paso a paso

💻 Código Fuente

Accede al repositorio completo en GitHub

Resumen del Proyecto

Este proyecto presenta un libro digital interactivo que demuestra la aplicación práctica de la metodología CRISP-DM en un caso de estudio real: el análisis de datos de contaminación atmosférica en Madrid.

Resultado: Recurso educativo completo con código reproducible, análisis detallado y aplicación web interactiva para explorar patrones de contaminación en la capital española.

¿Qué es CRISP-DM?

CRISP-DM es una metodología que divide el proceso de minería de datos en seis fases interconectadas:

  1. Comprensión del Negocio: Definir objetivos y requisitos
  2. Comprensión de los Datos: Exploración inicial y evaluación de calidad
  3. Preparación de los Datos: Limpieza, transformación y selección
  4. Modelado: Aplicación de técnicas de análisis y modelado
  5. Evaluación: Validación de resultados y modelos
  6. Despliegue: Implementación y puesta en producción

Objetivos y Alcance

Objetivos Principales

  • Demostrar CRISP-DM: Aplicar cada fase de la metodología en un caso real
  • Análisis Ambiental: Identificar patrones temporales y espaciales en la contaminación de Madrid
  • Modelado Predictivo: Desarrollar modelos para forecasting de contaminantes
  • Herramientas Interactivas: Crear dashboard web para exploración de datos
  • Recurso Educativo: Generar material open source para la comunidad

Stack Tecnológico

Análisis de Datos: - {tidyverse}: Manipulación y transformación de datos - {lubridate}: Manejo de fechas y series temporales - {tidymodels}: Framework de modelado estadístico

Visualización: - {ggplot2}: Gráficos estáticos avanzados - {plotly}: Visualizaciones interactivas

Modelado Predictivo: - {modeltime}: Series temporales y forecasting - Machine learning integrado con tidymodels

Despliegue: - {shiny}: Aplicaciones web interactivas - GitHub Pages: Publicación del libro

Desarrollo y Metodología

Implementación de CRISP-DM

1. Comprensión del Negocio - Definición del problema de contaminación atmosférica en Madrid - Establecimiento de objetivos analíticos y métricas de éxito

2. Comprensión de los Datos - Exploración de datasets de calidad del aire - Análisis descriptivo y evaluación de calidad de datos

3. Preparación de los Datos - Limpieza y transformación de datos ambientales - Ingeniería de características temporales y espaciales

4. Modelado - Desarrollo de modelos predictivos para diferentes contaminantes - Aplicación de técnicas de series temporales y machine learning

5. Evaluación - Validación de modelos con métricas específicas - Interpretación de resultados y selección de modelos óptimos

6. Despliegue - Creación de aplicación Shiny interactiva - Publicación del libro digital en GitHub Pages

Resultados y Deliverables

📚 Libro Digital Interactivo

  • Contenido completo: Guía paso a paso de CRISP-DM con caso real
  • Código reproducible: Todo el análisis documentado y ejecutable
  • Visualizaciones interactivas: Gráficos explorables con Plotly

🚀 Aplicación Web

  • Dashboard Shiny: Interfaz interactiva para explorar datos de contaminación
  • Análisis en tiempo real: Herramientas para filtrar y visualizar patrones
  • Modelos integrados: Predicciones accesibles desde la web

💻 Código Abierto

  • Repositorio GitHub: Código fuente completo y documentado
  • Reproducibilidad: Instrucciones para replicar todo el análisis
  • Extensibilidad: Base para adaptar a otros casos de uso ambientales

Impacto y Aprendizajes

Valor Educativo

  • Metodología aplicada: Demostración práctica de CRISP-DM en un caso real
  • Reproducibilidad: Todo el código documentado y ejecutable
  • Escalabilidad: Framework adaptable a otros dominios de datos

Contribución Técnica

  • Integración de herramientas: Ecosistema R completo para ciencia de datos
  • Visualización avanzada: Combinación de análisis estático e interactivo
  • Despliegue web: Pipeline completo desde análisis hasta aplicación

Relevancia Ambiental

  • Datos reales: Análisis de contaminación atmosférica en Madrid
  • Impacto social: Herramientas para comprender la calidad del aire urbano
  • Aplicabilidad: Metodología transferible a otros problemas ambientales

Este proyecto combina rigor metodológico, herramientas modernas y relevancia práctica para crear un recurso valioso tanto para el aprendizaje como para la aplicación profesional de ciencia de datos en el ámbito ambiental.