arriba


Nota metodológica

Este experimento se expone la influencia que tiene el tiempo atmosférico de los distintos orígenes a la hora de la intención y reserva de estancias a la Comunidad Valenciana. Partiendo de la base de que uno de los factores que atrae al turista para viajar es el clima, se pretende conocer si hay factores meteorológicos que tienen peso en el número de búsquedas y también cuál es esa influencia para cada turista en su ciudad origen.

Cuadros de mando

  • Predicción de Búsquedas por Mercado: se muestran las búsquedas por cada mercado y hacia el destino. Las gráficas inferiores predicen que ocurriría si esos días los grados bajaran o subieran 10°.
    Los datos se muestran en porcentaje para conocer cuál sería su evolución.
  • Predicción Climática por Origen: se muestran las búsquedas por cada mercado y ciudad, hacia el destino. Las gráficas inferiores predicen que ocurriría si esos días los grados bajaran o subieran 10°.
    Los datos se muestran en porcentaje para conocer cuál sería su evolución.
  • Predicción Climática por Destino: se muestran los datos por destino según las búsquedas por cada mercado y ciudad. Las gráficas inferiores predicen que ocurriría si esos días los grados bajaran o subieran 10°. Los datos se muestran en porcentaje para conocer cuál sería su evolución.

Caso práctico

  • Predicción de Búsquedas por Mercado: conociendo como puede ir afectando el cambio climático al mercado inglés sabremos si harán más búsquedas cuando haga más temperatura o menos. Este factor ayudará a confeccionar el producto del Sol y Playa en el futuro.
  • Predicción Climática por Origen: planificar una acción de marketing a futuro para una ciudad sabiendo si la temperatura afectará a sus búsquedas de vuelo. Si se quiere realizar un acción en para atraer alemanes a la provincia de Alicante para la época estival el resultado por semanas mostrará si aumentan las búsquedas o no. 
  • Predicción Climática por Destino: si eres un destino de la provincia de Alicante y seleccionas los meses de septiembre y octubre sabré que ocurre con el interés por viajar si sube o baja la temperatura. Estos meses son esenciales para alargar la temporada estival.

Aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial

Basándonos en los conjuntos de datos ERA5, 5ta generación de la base de datos “ECMWF reanalysis” disponible a través de Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS), recuperamos el histórico diario de temperatura mínima, máxima y media diaria en cada uno de los aeropuertos de origen seleccionados; durante los años 2019, 2020 y lo que va del actual. Los datos fueron transformados de su formato binario estandarizado NC con información cartográfica y cruzados con las fuentes de datos de búsquedas disponibles en Mabrian. Se desarrollaron scripts tanto para recuperar los datos de clima como para transformar el formato de origen binario a texto plano, conversiones de grados Kelvin a Celsius, etc.

Analizamos la influencia de la variable temperatura en los totales de búsqueda realizadas por aeropuerto de origen diariamente. De igual manera, fue empleada la variable temperatura en los algoritmos IA predictivos, evaluando los posibles comportamientos de los totales de búsqueda diarios para cada uno de los aeropuertos de origen y los destinos Alicante, Valencia y Castellón. Las gráficas obtenidas permiten evaluar la influencia del clima, ante variaciones de la temperatura media de +-10.

Para el entrenamiento se utilizaron un total de 5.016.521 registros de búsqueda y para la validación de la calidad del modelo, un total de 1.082.964 registros.