El análisis del tráfico vehicular en México suele comenzar con una pregunta aparentemente sencilla: ¿cuántos vehículos pasan por este punto? Esta pregunta, aunque intuitiva, esconde una limitación profunda. Se centra en medir un fenómeno puntual sin comprender el sistema que lo genera.
Organizations increasingly rely on location intelligence data to understand markets, optimize networks of physical locations, and model demand across cities and regions. Retailers, financial institutions, urban planners, mobility operators, and real estate platforms all face a similar challenge: the value of their analytics depends critically on the quality, granularity, and accessibility of spatial data.
El análisis del tráfico peatonal suele comenzar con una pregunta aparentemente sencilla: ¿cuántas personas pasan por este punto? Esa pregunta, aunque legítima, parte de una limitación conceptual. Mide un fenómeno puntual sin comprender el sistema que lo genera.
Human mobility is a process to which we devote a great deal of analytical effort. A problem: Transport is responsible for 25% of CO2 emissions, 70% of which comes from road traffic. 33% of workers spend more than an hour commuting to and from work every day. A need: transport bring us closer to other […]
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La escasez de puntos de recarga para vehículos privados con tecnologías sostenibles es un hecho. Son necesarios, y se están instalando más de 10.000 por año, pero ¿dónde son más necesarios?
La movilidad humana es un proceso al que dedicamos mucho esfuerzo de análisis. Un problema: El transporte es responsable del 25% de CO2 emitido, un 70% de él por carretera. El 33% de trabajadores dedica más de una hora a desplazarse a y desde el trabajo cada día. Una necesidad: los medios de transporte nos […]
With Geomarketing, location analytics or location intelligence we mean the joint analysis of company data, market data and spatial data which is highly profitable for any business that uses them. We will see some examples and practical cases.
En posts anteriores hemos desarrollado la segmentación estratégica de clientes y, más concretamente, la segmentación de clientes B2B. En ellos ya mencionamos cómo el enriquecimiento de datos de clientes es muy necesario. Ahora desarrollaremos un caso de segmentación de hoteles, basada en el enriquecimiento de los mismos con variables de su entorno.
El MITMA ha comenzado a publicar datos abiertos de movilidad procedentes de operadoras de telefonía móvil. En este post mostramos un caso de análisis y aplicación de estos datos.