Este proyecto analiza el rendimiento diario de diferentes equipos de transporte y palas en una operación minera. La base de datos incluye registros del tonelaje movido y el número de paladas por día. El objetivo principal es identificar los equipos de mayor rendimiento en términos de tonelaje extraído diariamente y determinar los factores críticos que afectan este rendimiento.
data: Contiene los datasets utilizados en los análisis.dashboard.py: Script principal para la ejecución del dashboard de visualización de resultados.legacy.ipynb: Jupyter Notebook con análisis preliminares y pruebas no implementadas en el análisis final.prueba_tecnica_Data_Scientist_Carolina_Villarraga.ipynb: Notebook con la prueba técnica detallada realizada.
- Ranking de Desempeño: Elaborar un ranking de los equipos basado en la eficiencia en el transporte de tonelaje.
- Identificación de Factores Críticos: Determinar las variables que más influyen en el rendimiento de los equipos.
- Recomendaciones: Proponer acciones para mejorar el rendimiento en el próximo año de operación, incluyendo supuestos justificados si es necesario.
Para ejecutar el dashboard principal, corra el script dashboard.py utilizando Python. Asegúrese de tener instaladas todas las dependencias necesarias, las cuales pueden ser encontradas en el archivo requirements.txt.
Para correr el dashboar localmente ejecutar
bash streamlit run dashboard.py
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