Modelo analítico predictivo para visualizar la información pública relacionada al consumo de energía eléctrica de los cotopaxenses y su influencia en su cartera vencida

Abstract

El objetivo del presente proyecto de tesis fue identificar las características relacionadas a la cartera vencida en la empresa eléctrica de Cotopaxi mediante el análisis de su problemática, la cual, es que, su cartera vencida bordea los USD 8 millones, por lo que, inicialmente, se entendió y exploró la data histórica respecto al consumo de energía eléctrica y los comportamientos de pago de los consumidores comprendidos en la provincia de Cotopaxi. A partir del estado del arte, se seleccionaron los algoritmos que mejor se adaptaron a la data mantenida por la empresa eléctrica de Cotopaxi y se generó una comparación de modelos de Machine Learning con las características relacionadas a la cartera como son: sus clientes, su situación demográfica, sus cuentas, planillas, valores adeudados, así como, las fechas de pago, adicionalmente, se consideró también los sectores urbanos, rurales, kilovatios hora consumidos, para detectar cual modelo fue el más exacto. De forma simultánea e iterativa, se siguieron los lineamientos de la metodología: DSR (A Design Science Research Methodology for Information Systems Research), así como, el proceso incremental y de mejora continua de CRISP-DM asociado al ciclo de vida de la analítica y operacionalización de datos, estas metodologías permitieron que en el proceso se vayan sumando características, optimizando el modelo y añadiendo conceptos como la limpieza de datos, la validación cruzada y el tuneo de hiperparámetros, arrojando así, finalmente un modelo, adaptado a la realidad de la empresa eléctrica de Cotopaxi.