Este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo de un sistema para el análisis de datos geográficos y temporales sobre el medioambiente. Se ha desarrollado una aplicación interactiva basada en Shiny for Python que permite la visualización y el análisis de datos medioambientales, incluyendo calidad del aire, contaminación y condiciones meteorológicas.
El estudio realizado se centra en una comparativa de los datos medioambientales con el fin de identificar patrones y tendencias mediante técnicas de análisis de series temporales y el modelo predictivo Facebook Prophet.
La aplicación sigue una arquitectura cliente-servidor y gestiona la información mediante archivos CSV, eliminando la necesidad de una base de datos relacional. El sistema permite a investigadores y profesionales acceder a datos relevantes de manera intuitiva y eficiente.
Este trabajo sienta las bases para una futura segunda fase del proyecto, en la que se analizará la relación entre los factores medioambientales y la salud mental, permitiendo avanzar en la comprensión del impacto del entorno en el bienestar psicológico y su posible integración en políticas públicas.
Abstract:
This Final Degree Project presents the development of a system for the analysis of geographic and temporal data on the environment. An interactive application based on Shiny for Python has been developed that allows the visualization and analysis of environmental data, including air quality, pollution and weather conditions.
The study focuses on a comparative analysis of environmental data in order to identify patterns and trends using time series analysis techniques and the Facebook Prophet predictive model.
The application follows a client-server architecture and manages the information through CSV files, eliminating the need for a relational database. The system allows researchers and practitioners to access relevant data in an intuitive and efficient manner.
This work lays the groundwork for a future second phase of the project, in which the relationship between environmental factors and mental health will be analyzed, allowing progress in understanding the impact of the environment on psychological well-being and its possible integration into public policies.
Este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo de un sistema para el análisis de datos geográficos y temporales sobre el medioambiente. Se ha desarrollado una aplicación interactiva basada en Shiny for Python que permite la visualización y el análisis de datos medioambientales, incluyendo calidad del aire, contaminación y condiciones meteorológicas.
El estudio realizado se centra en una comparativa de los datos medioambientales con el fin de identificar patrones y tendencias mediante técnicas de análisis de series temporales y el modelo predictivo Facebook Prophet.
La aplicación sigue una arquitectura cliente-servidor y gestiona la información mediante archivos CSV, eliminando la necesidad de una base de datos relacional. El sistema permite a investigadores y profesionales acceder a datos relevantes de manera intuitiva y eficiente.
Este trabajo sienta las bases para una futura segunda fase del proyecto, en la que se analizará la relación entre los factores medioambientales y la salud mental, permitiendo avanzar en la comprensión del impacto del entorno en el bienestar psicológico y su posible integración en políticas públicas.
Abstract:
This Final Degree Project presents the development of a system for the analysis of geographic and temporal data on the environment. An interactive application based on Shiny for Python has been developed that allows the visualization and analysis of environmental data, including air quality, pollution and weather conditions.
The study focuses on a comparative analysis of environmental data in order to identify patterns and trends using time series analysis techniques and the Facebook Prophet predictive model.
The application follows a client-server architecture and manages the information through CSV files, eliminating the need for a relational database. The system allows researchers and practitioners to access relevant data in an intuitive and efficient manner.
This work lays the groundwork for a future second phase of the project, in which the relationship between environmental factors and mental health will be analyzed, allowing progress in understanding the impact of the environment on psychological well-being and its possible integration into public policies. Read More
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