Aplicación de minería de datos y visualización de grandes volúmenes de datos en el análisis de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas recolectados por el IERSE

Abstract

El trabajo presenta la metodología para la visualización de grandes volúmenes de información utilizando técnicas de preprocesamiento y visualización aplicadas a gráficas de Mapas de Coordenadas para información recolectada de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas de la ciudad de Cuenca. Empleando la metodología CRISP-DM y aplicando algoritmos de clusterización se realizó el análisis y la interpretación para identificar patrones de comportamiento en periodos estacionarios del año 2018. Estos patrones serán útiles para la toma de decisiones del gestor ambiental. Se analizó grandes volúmenes de datos mediante procesos de minería de datos, obteniendo correlaciones que se visualizan en una aplicación web dinámica. El gráfico multidimensional utilizó la herramienta D3.js, que interactúa con determinaciones colorimétricas, selecciones, agrupamientos, detalle de datos, pincelados donde es posible seleccionar datos desde el propio gráfico e incluir o descartar dimensiones. Se encontraron varios patrones, entre los que cuentan el ozono (O3) que tiene correlación directa con la temperatura (TEMPAIRE) y los rayos ultravioletas (UVA).