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TFM: Predicción y Análisis del Reciclaje de e-waste: Tendencias y Factores Clave

Transformando Datos en Impacto Empresarial y Sostenible

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.

📖 Lee el artículo completo en Medium de nuestro TFM.

🌍 Nuestra presentación en Canva.

Propuesta de Valor:

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.


Cadena de Valor: De los Datos a la Acción

DATOS:

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

USUARIOS OBJETIVO:

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

NARRATIVA DE NEGOCIO:

Problema: Crecimiento acelerado de residuos electrónicos vs. capacidad de reciclaje

Oportunidad: Brecha creciente entre generación y reciclaje = mercado no atendido


INSIGHTS CLAVE:

Hallazgos Principales:

  • 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

Segmentación de Mercados:

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

Productos con Mayor Potencial:

  • Pequeños aparatos eléctricos: Alta generación, baja recuperación actual
  • Oportunidad: Desarrollar soluciones específicas para este segmento

ESTRATEGIAS DE IMPLEMENTACIÓN:

Para Responsables Políticos:

  • Acción Inmediata: Políticas adaptadas a especificidades regionales
  • Inversión: Sistemas de recolección y tratamiento
  • ROI: Reducción de costos ambientales y de salud pública

Para Empresas:

  • Oportunidad de Producto: Diseño para reciclabilidad
  • Ventaja Competitiva: Producción responsable como diferenciador
  • Nuevos Mercados: Servicios de gestión de e-waste

Oportunidades de Negocio Identificadas:

  1. Tecnología de Reciclaje: Soluciones innovadoras para pequeños aparatos
  2. Consultoría en Sostenibilidad: Asesoría basada en datos
  3. Plataformas de Intercambio: Marketplaces de e-waste
  4. Certificaciones: Estándares de reciclabilidad

RETORNO DE INVERSIÓN:

Impacto Ambiental (ESG):

  • Reducción de degradación ambiental
  • Mitigación del cambio climático
  • Promoción de economía circular

Impacto Económico:

  • Eficiencia de recursos: Uso más sostenible de materiales
  • Nuevas oportunidades de negocio: Mercados emergentes en gestión de e-waste
  • Compliance: Preparación para regulaciones futuras

Alineación con ODS:

  • ODS 11: Ciudades sostenibles
  • ODS 12: Producción y consumo responsables
  • ODS 13: Acción por el clima

TECNOLOGÍAS UTILIZADAS:

  • 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

ESTRUCTURA DEL PROYECTO

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.

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