Impacto del Teletrabajo en el Uso del Subte Post-Pandemia

Análisis de datos 2018–2025

Diddi Nicolas�Frigoni Gino��Noviembre de 2025

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Agenda

Preparación de los datos

3

Modelado y análisis

4

Anexos

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Conclusión

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1. Presentación del Problema e Hipótesis�Formulación del problema y planteo inicial
2. Conjunto de Datos Trabajado�Fuentes, estructura, volumen, nulos
3. Preprocesamiento de Datos�Tratamiento de nulos, codificación, normalización�

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• Modelos Aplicados y Resultados�Segmentación por tipo de día, recuperación vs. caída
• Validación de la Hipótesis�Resultados alineados con la hipótesis
• Caída del Tráfico en 2024 (Anexo)�Análisis de impacto económico específico

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2. Relación entre Tarifas y Salario Mínimo (Anexo)�Relación entre variables externas y comportamiento de uso
3. Gráfico Resumen 2018–2025 (Anexo)�Visualización integral del análisis
4. Conclusión Final�Reflexión general, aportes y futuras líneas de trabajo

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Comprensión y preparación de los datos

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Presentación del Problema e Hipótesis

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Contexto post-pandemia

La pandemia modificó radicalmente los hábitos de movilidad, instaurando el teletrabajo como modalidad estable en muchos sectores.

Hipótesis central

El uso del subte en días laborables disminuyó significativamente tras la pandemia debido al auge del teletrabajo.

Comparación temporal

Se analizan patrones de tráfico desde 2018 a 2024 para evaluar variaciones y validar la hipótesis.

Diferenciación de días

La clave del análisis es comparar el comportamiento de viajes en días hábiles versus no hábiles.

Formulación del problema y planteo inicial

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Conjunto de Datos Trabajado

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5

Fuentes, estructura, volumen, duplicados

Fuentes utilizadas

Viajes en subte (2018–2024), cotización del dólar, salario mínimo vital y móvil, precios del subte.

Estructura del dataset

Columnas clave: fecha, hora, línea, estación, cantidad de boletos, oficial, blue

Volumen de datos

Una cantidad muy grande de registros diarios unificados. Se integraron múltiples fuentes en un solo dataset consolidado.

Presencia de datos faltantes

Detectamos valores duplicados en algunas fechas clave, especialmente en tarifas históricas y salarios antiguos.

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Preprocesamiento de Datos

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Tratamiento de valores nulos, outliers y codificación

Manejo de valores nulos

Se imputaron datos faltantes mediante interpolación temporal en salarios y precios. Algunos registros fueron descartados por inconsistencias.

Detección y tratamiento de outliers

Se utilizaron métodos estadísticos para detectar valores atípicos en los viajes y precios. Se suavizaron extremos sin alterar tendencias.

Normalización de variables

Las variables económicas fueron normalizadas para evitar sesgos en análisis comparativos interanuales.

Codificación de días hábiles

Se definieron días laborables utilizando la cotización del dólar como proxy de actividad financiera.

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Análisis del Tráfico por semana

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Modelado y análisis

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Modelos Aplicados y Resultados

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Segmentación por tipo de día, recuperación vs. caída

• Segmentación por tipo de día: Se dividieron los datos en días hábiles y no hábiles para detectar el impacto específico del teletrabajo.
• Establecimiento de umbrales: Se calculó una media base 2018–2019 como referencia para medir recuperaciones posteriores.
• Recuperación desigual en 2022–2023: 60% de recuperación en días laborables vs. 80% en días no laborables respecto a 2019.
• Caída general en 2024: Ambos tipos de días cayeron a ~55% del nivel 2019, coincidiendo con subas tarifarias.

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Evolución Relativa vs Absoluta

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Validación de la Hipótesis

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Resultados alineados con la hipótesis

Hipótesis confirmada

El teletrabajo tuvo un impacto directo y sostenido en la disminución de los viajes en subte durante días laborables.

Evidencia cuantitativa

Solo se recuperó un 60% del tráfico laboral post-pandemia, frente a un 80% en días no laborables.

Factor económico adicional

En 2024, la caída al 55% coincide con un fuerte aumento del precio del boleto sin acompañamiento salarial.

Implicancia general

El comportamiento del transporte público está altamente condicionado por variables laborales y económicas.

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Conclusión

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Métricas clave

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Conclusión Final

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Reflexiones y aportes del análisis

• Validación empírica de la hipótesis: El teletrabajo redujo sostenidamente el uso del subte en días laborables post-pandemia.
• Incorporación de variables económicas: El análisis integró salario mínimo y tarifas para explicar caídas adicionales en 2024.
• Desafíos metodológicos: La construcción del dataset fue compleja, requiriendo integración, limpieza y codificación personalizada.
• Potencial de análisis urbano: Este tipo de enfoque evidencia cómo los datos pueden revelar transformaciones profundas en la movilidad urbana.

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Equipo

Nicolas�Diddi

Analista de Datos

Gino�Frigoni

Analista de Datos

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Gracias

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Anexos

• Relación entre Tarifas y Salario Mínimo
• Caída del Tráfico en 2024
• Resumen Gráfico: 2018–2025
• Índice brecha entre días laborales �y no laborables

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Relación entre Tarifas y Salario Mínimo

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Evolución 2018–2025 y su impacto en el transporte

• Construcción de dataset económico: Se integraron los valores históricos del salario mínimo y las tarifas del subte desde 2018.
• Normalización monetaria: Ambas variables fueron ajustadas para facilitar la comparación y análisis interanual.
• Desacople en 2024: El aumento de tarifas no fue acompañado por una suba proporcional del salario mínimo.
• Impacto directo en el uso: Se evidencia una correlación negativa entre la accesibilidad económica y el uso del subte.

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Caída del Tráfico en 2024

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Impacto económico sobre el uso del subte

• Disminución en ambos tipos de días: Tanto los días hábiles como no hábiles registraron una caída al 55% del nivel 2019.
• Aumento del precio del subte: En 2024 se registró un incremento tarifario significativo, no compensado por los ingresos.
• Estancamiento del salario mínimo: El salario mínimo vital y móvil no acompañó la inflación ni el ajuste de tarifas.
• Efecto combinado en el transporte: El poder adquisitivo reducido resultó en una caída en la demanda general del subte.

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Resumen Gráfico: 2018–2025

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Evolución del uso del subte, tarifas y salario mínimo

Recuperación post-pandemia

Tráfico en subte se recuperó parcialmente en 2022–2023, con mayor intensidad en días no hábiles.

Caída general en 2024

Ambos tipos de tráfico descendieron al 55% respecto a 2019, reflejando una crisis económica de acceso.

Desacople económico

Se evidencia un aumento sostenido de tarifas no acompañado por mejoras en el salario mínimo.

Visualización integral

El gráfico incluye series de uso del subte, precios del boleto y evolución del salario mínimo en un solo marco temporal.

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Índice brecha entre días laborales y no laborables

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