Aplicación de la metodología de Ciencia de Datos para analizar datos de facturación de energía eléctrica. Caso de estudio: Uruguay 2000-2022

Resumen

La presente investigación tiene como objetivo analizar los datos de facturación de energía eléctrica en Uruguay durante el período 2000-2022, utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Es una investigación de tipo descriptiva-explicativa, y se utiliza la metodología de la Ciencia de Datos para alcanzar el objetivo planteado. Se maneja el algoritmo K-Means para agrupar los datos de acuerdo con los tipos de clientes, el algoritmo K-NN para generar un modelo que permite predecir el tipo de cliente de los nuevos registros, la técnica PCA para reducir la dimensionalidad de los datos previo a la aplicación del algoritmo de Regresión Lineal para obtener un modelo para predecir la energía eléctrica total facturada de los nuevos registros. El modelo obtenido con K-Means generó un clúster para cada tipo de clientes, agrupando perfectamente los datos. El modelo obtenido a través de K-NN, permitió predecir si el cliente era de tipo residencial o no residencial, con una exactitud del 100%. Combinando el análisis de correlación con el análisis PCA, se redujo la dimensionalidad hasta obtener sólo tres variables explicativas. El modelo de regresión lineal tuvo un alto coeficiente de determinación R² de 0,981, y los residuos se distribuyeron normalmente.