Pronóstico del mercado aéreo en las principales rutas comerciales domésticas de pasajeros en Colombia mediante algoritmos de machine learning

Abstract
El mercado doméstico aéreo en Colombia juega un papel fundamental en la economía y el turismo nacional. Sin embargo, la partida de algunas aerolíneas como Viva Air en el año 2023 ha generado una disminución en la capacidad de vuelos en rutas de alta demanda, impactando tanto a las compañías aéreas restantes como a los pasajeros. En este proyecto, se han desarrollado modelos de Machine Learning que utilizan datos históricos para pronosticar la evolución del tráfico de pasajeros en el mercado aéreo. Estos pronósticos están destinados a ayudar a las compañías aéreas a tomar decisiones estratégicas informadas y mejorar la calidad del servicio ofrecido a los pasajeros.
Description
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The domestic air market in Colombia plays a fundamental role in the national economy and tourism. However, the departure of some airlines such as Viva Air in 2023 has generated a decrease in flight capacity on high-demand routes, impacting both the remaining airlines and passengers. In this project, Machine Learning models have been developed that use historical data to forecast the evolution of passenger traffic in the air market. These forecasts are intended to help airlines make informed strategic decisions and improve the quality of service offered to passengers.
Keywords
Pax, hub, Mercado Aéreo, Capacidad, Demanda, Pronostico Pax, Air Market, Capacity, Demand, Forecast
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