🔍 Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
Objetivo: Identificar patrones, valores atípicos y distribuciones sin sesgos previos. Este análisis inicial nos permite entender la naturaleza de los datos antes de aplicar modelos más complejos.
Distribución de Consumo
📝 Interpretación: El histograma muestra la frecuencia de diferentes niveles de consumo. Una distribución normal sugiere patrones estables, mientras que múltiples picos pueden indicar diferentes modos operativos.
Variabilidad por Hora del Día
📝 Interpretación: El boxplot revela outliers (valores atípicos) y la dispersión del consumo en cada hora. Identifica horas con mayor variabilidad que requieren atención especial.
📊 Nivel 1: Análisis Descriptivo - ¿Qué Pasó?
Objetivo: Resumir el desempeño histórico mediante KPIs y tendencias temporales. Responde la pregunta fundamental: "¿Qué ha sucedido con nuestro consumo energético?"
Tendencia de Consumo Diario
📝 Interpretación: Esta serie temporal revela la evolución del consumo a lo largo del tiempo. Busque tendencias ascendentes/descendentes, estacionalidad y anomalías significativas.
Patrón de Consumo por Hora del Día
📝 Interpretación: Identifica las horas de mayor y menor demanda. Este patrón es crucial para estrategias de gestión de la demanda y optimización de costos.
🔬 Nivel 2: Análisis Diagnóstico - ¿Por Qué Pasó?
Objetivo: Identificar relaciones causales y dependencias entre variables. Va más allá de "qué pasó" para entender "por qué pasó".
🔗 Correlación Consumo-Variabilidad
Mide la relación entre el consumo total y su variabilidad diaria
📊 Consumo Entre Semana
kWh promedio en días laborables
🎯 Consumo Fin de Semana
kWh promedio en sábados y domingos
Mapa de Calor - Patrón Semanal
📝 Interpretación: Visualiza el consumo por día de la semana y hora del día. Los colores cálidos (rojos) indican alto consumo; los fríos (azules), bajo consumo. Identifica patrones recurrentes y oportunidades de optimización.
Dispersión: Consumo Total vs Variabilidad
📝 Interpretación: Analiza si los días de alto consumo también tienen alta variabilidad. Puntos verdes = días entre semana, rojos = fines de semana. Patrones distintos sugieren comportamientos diferenciados.
🔮 Nivel 3: Análisis Predictivo - ¿Qué Podría Pasar?
Objetivo: Proyectar el consumo futuro mediante modelos estadísticos. Permite planificación proactiva y gestión anticipada de recursos.
Proyección de Consumo - Próximos 3 Meses
📝 Interpretación: La línea azul muestra datos históricos, la roja muestra la predicción. El área sombreada representa el intervalo de confianza del 95% - el consumo real futuro tiene 95% de probabilidad de estar dentro de esta banda. Use esto para planificar presupuestos y capacidad.
💡 Nota Metodológica
Este modelo utiliza regresión lineal con intervalos de confianza del 95%. Para series con estacionalidad compleja, considere modelos ARIMA o Prophet para mayor precisión.
💡 Nivel 4: Análisis Prescriptivo - ¿Qué Debo Hacer?
Objetivo: Generar recomendaciones accionables basadas en insights y predicciones. Este es el nivel más avanzado: no solo predice, sino que prescribe acciones específicas.
📋 Recomendaciones Estratégicas
Análisis What-If: Escenarios de Reducción
📝 Interpretación: Este análisis de sensibilidad muestra el impacto potencial de diferentes niveles de reducción de consumo. Por ejemplo, una reducción del 15% generaría X kWh de ahorro anual. Use estos escenarios para establecer objetivos realistas y medir ROI de iniciativas de eficiencia energética.
📊 Tabla de Escenarios Detallada
| Reducción Objetivo | Consumo Mensual | Ahorro Mensual | Ahorro Anual |
|---|
✅ Próximos Pasos Recomendados
- Priorizar implementación de recomendaciones de alta prioridad
- Establecer KPIs de seguimiento semanal
- Programar revisión mensual de tendencias predictivas
- Ejecutar auditoría energética en horarios identificados como pico