Trabajo Final de Máster que demuestra cómo convertir datos ambientales en estrategias de negocio y políticas públicas efectivas.
@ Leailani A., Natalia C. y Maria Jose E.
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Este proyecto ilustra una cadena de valor completa desde datos brutos hasta acciones concretas de negocio, demostrando el potencial de la analítica de datos para resolver desafíos ambientales globales mientras genera oportunidades comerciales.
Fuente: Bases de datos oficiales OCDE (2010-2023)
- Registros anuales por país de productos electrónicos introducidos al mercado
- Residuos electrónicos: generados, recolectados y reciclados
- Métricas: toneladas totales y kg por persona
- Valor Empresarial: Datos verificables y comparables internacionalmente
| Segmento | Casos de Uso | Valor Generado |
|---|---|---|
| Responsables Políticos | Diseño de políticas públicas | Regulaciones más efectivas |
| Empresas | Estrategias de sostenibilidad | Ventaja competitiva y compliance |
| Investigadores | Base para estudios futuros | Conocimiento científico aplicado |
Problema: Crecimiento acelerado de residuos electrónicos vs. capacidad de reciclaje
Oportunidad: Brecha creciente entre generación y reciclaje = mercado no atendido
- Brecha creciente: Generación de e-waste supera consistentemente al reciclaje
- Proyección ARIMA: Modelo (0,2,1) proyecta crecimiento continuo hasta 2028
- Oportunidad de mercado: Sectores con mayor potencial de crecimiento identificados
| Categoría | Líderes | Oportunidad |
|---|---|---|
| Volumen Total | Estados Unidos, Japón | Mercados de gran escala |
| Por Persona | Suiza, Canadá, Japón | Mercados premium |
| Tasas de Reciclaje | Suiza, Estados Unidos, Corea del Sur | Mejores prácticas |
- Pequeños aparatos eléctricos: Alta generación, baja recuperación actual
- Oportunidad: Desarrollar soluciones específicas para este segmento
- Acción Inmediata: Políticas adaptadas a especificidades regionales
- Inversión: Sistemas de recolección y tratamiento
- ROI: Reducción de costos ambientales y de salud pública
- Oportunidad de Producto: Diseño para reciclabilidad
- Ventaja Competitiva: Producción responsable como diferenciador
- Nuevos Mercados: Servicios de gestión de e-waste
- Tecnología de Reciclaje: Soluciones innovadoras para pequeños aparatos
- Consultoría en Sostenibilidad: Asesoría basada en datos
- Plataformas de Intercambio: Marketplaces de e-waste
- Certificaciones: Estándares de reciclabilidad
- Reducción de degradación ambiental
- Mitigación del cambio climático
- Promoción de economía circular
- Eficiencia de recursos: Uso más sostenible de materiales
- Nuevas oportunidades de negocio: Mercados emergentes en gestión de e-waste
- Compliance: Preparación para regulaciones futuras
- ODS 11: Ciudades sostenibles
- ODS 12: Producción y consumo responsables
- ODS 13: Acción por el clima
- Análisis de Datos: Python, Pandas, NumPy
- Visualización: Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Modelos de Predicción: ARIMA, Auto-ARIMA (statsmodels, pmdarima)
- Fuente de Datos: Portal de datos públicos de la OCDE
- Formato de Acceso/Almacenamiento: CSV
- Documentación: Jupyter Notebook
TFM - Predicción y Análisis del Reciclaje de E-waste/
├── 1. Introducción/
├── 2. Propuesta/
│ ├── 2.1. Metodología General
│ ├── 2.2. Recopilación y Selección de Datos
│ ├── 2.3. Tratamiento y Transformación de los Datos
│ ├── 2.4. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
│ ├── 2.5. Análisis de Clústeres
│ └── 2.6. Modelado Predictivo (Forecasting)
├── 3. Resultados/
│ ├── 3.1. Estado Actual del Reciclaje (EDA)
│ ├── 3.2. Segmentación de Países y Patrones (Clustering)
│ └── 3.3. Predicción de Reciclaje y Generación (Forecasting)
├── 4. Discusión/
├── 5. Conclusiones/
├── 6. Limitaciones y Futuras Líneas de Investigación/
├── Referencias/
└── Anexos/
Este proyecto demuestra cómo la ciencia de datos puede generar impacto real tanto en sostenibilidad como en oportunidades de negocio.