- Descripción
- Objetivo principal
- Análisis
- Extracción, Transformación y Carga (ETL)
- Consultas
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Desarrollo de la Página Web
- Modelo de Aprendizaje
- Conclusiones
- Enlaces
Este proyecto se enfoca en la obtención de una base de datos histórica de la Fórmula 1 y posteriormente en la obtención y visualización de información relevante. Además, se desarrollará una página web que servirá para materializar los objetivos del proyecto.
El proyecto aborda múltiples objetivos de manera secuencial:
1. Extracción, Transformación y Carga (ETL): En una primera etapa, llevamos a cabo un proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL) de datos. Extraemos datos necesarios de diversas fuentes, como Kaggle, librerías de Python y una página web especializada. Luego, aplicamos transformaciones para adecuar los datos a nuestros objetivos específicos y finalmente los cargamos en nuestra base de datos.
2. Análisis Exploratorio de Datos (EDA): En la siguiente fase, realizamos un análisis exploratorio de datos (EDA) en busca de información relevante, patrones, tendencias y relaciones en los datos recopilados. Utilizamos técnicas como correlaciones de Spearman y pruebas de chi-cuadrado para profundizar en el análisis.
3. Desarrollo de la Página Web: El proyecto incluye la creación de una página web que se basa en los datos recopilados. Esta web se enfoca en los datos históricos de carreras, pilotos y otros aspectos relacionados con la Fórmula 1. Además, integramos visualizaciones que explican el desempeño de cada carrera mediante gráficos explicativos.
4. Modelo de Aprendizaje: Por último, creamos un modelo de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que aparezca un Safety Car en una carrera de Fórmula 1. Utilizamos datos históricos y la biblioteca Selenium para llevar a cabo este análisis.
Nuestro objetivo principal como analistas de datos es realizar procesos de ETL y EDA excepcionales. Esto implica recopilar una buena cantidad y calidad de datos, transformarlos de manera efectiva para alcanzar nuestros objetivos y conseguir una base de datos sólida que nos permita obtener información relevante. A través de un análisis exhaustivo de los datos, buscamos identificar insights valiosos. Finalmente, nos esforzamos por presentar de manera efectiva las conclusiones a través de visualizaciones.
Un objetivo secundario consiste en materializar todo lo anterior en una página web. Esta plataforma permitirá una visualización más accesible y táctil de nuestro trabajo. Además, elaboraremos un modelo de aprendizaje para lograr el objetivo de predecir la aparición de un Safety Car en una carrera de Fórmula 1.
En esta sección, vamos a explicar y desarrollar cada uno de los componentes en los que hemos trabajado para la creación de este proyecto.
Extracción:
En la fase de extracción, nos enfocamos en recopilar información histórica de la Fórmula 1. Utilizamos un dataset de Kaggle como nuestra principal referencia, pero también exploramos otras fuentes para enriquecer nuestros datos. Las principales metodologías de extracción que empleamos son las siguientes:
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Descargamos archivos CSV desde kaggle, que contienen datos valiosos sobre la Fórmula 1.
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Utilizamos Selenium para realizar web scraping en la página de f1.fandom.com, con el objetivo de obtener información adicional relevante.
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Instalamos la librería de Python fastf1, para extraer datos detallados sobre el desempeño de las carreras y obtener gráficos relacionados.
Transformación:
En la fase de transformación, realizamos varias acciones en los datos recopilados:
- Descargamos y procesamos los archivos CSV de kaggle, renombrando las columnas según nuestros objetivos, eliminando las columnas innecesarias para nuestra investigación y refinando los detalles.
DETALLES DE KAGGLE
- Al realizar el web scraping, ajustamos los nombres de las columnas, creamos una nueva columna para separar los años de los grandes premios y realizamos otros ajustes finales.
DETALLES DEL WEB SCRAPING
- Utilizamos la librería 'fastf1' para obtener datos sobre el rendimiento de las carreras, lo que nos permite generar gráficos informativos.
DETALLES DE FASTF1
Carga:
- En la fase de carga, después de transformar todos los dataframes que utilizaremos para crear nuestro archivo de datos históricos, los cargamos en una base de datos MySQL. Para lograr esto, empleamos la biblioteca SQLAlchemy. A continuación, se muestran diagramas representativos de la estructura de la base de datos:
EXPLICACIÓN DEL MODELO ENTIDAD-RELACIÓN
El modelo entidad-relación de nuestra base de datos consta de varias tablas que representan diferentes aspectos de la historia de la Fórmula 1. A continuación, se describen las tablas y sus relaciones clave:
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Tabla 'races': Contiene información sobre cada carrera en la historia de la Fórmula 1 y se relaciona con la mayoría de las otras tablas de la base de datos.
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Tabla 'drivers': Almacena información sobre todos los pilotos que han participado en la Fórmula 1. Esta tabla se relaciona principalmente con 'driver_standings', que incluye detalles sobre la posición y los puntos de los pilotos en cada carrera.
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Tabla 'constructors': Registra datos de todas las escuderías que han competido en la Fórmula 1 y se relaciona principalmente con 'constructor_standings' y 'constructor_results', que detallan la posición y los puntos de los equipos.
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Tabla 'results': Contiene resultados de cada carrera en la historia de la Fórmula 1 y se relaciona con 'status', que describe eventos ocurridos en las carreras.
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Tabla 'sprint_results': Registra resultados de las carreras de sprint recientes, que son un nuevo formato de competencia en la Fórmula 1. Se relaciona con 'status' y otras tablas.
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Tabla 'qualifying': Contiene información sobre las clasificaciones en la historia de la Fórmula 1 y se relaciona con 'races', 'drivers' y 'constructors'.
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Tabla 'lap_times': Registra tiempos por vuelta en cada Gran Premio y se relaciona con 'races' y 'drivers'.
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Tabla 'pit_stops': Almacena detalles de las paradas en los pits de los pilotos en cada carrera y se relaciona con 'races' y 'drivers'.
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Tabla 'circuits': Contiene datos sobre los circuitos utilizados en la Fórmula 1 y se relaciona exclusivamente con 'races'.
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Tabla 'safety_car': Registra información sobre los coches de seguridad que han aparecido en la historia de la Fórmula 1 y se relaciona exclusivamente con 'races'.
Una vez que hemos establecido nuestra base de datos con sus respectivas relaciones, procedemos a realizar algunas consultas de interés que nos ayudarán a encontrar información necesaria para nuestro archivo histórico de la Fórmula 1. Estas consultas están diseñadas para obtener datos relevantes, realizar análisis y explorar aspectos de la Fórmula 1 a través de nuestra base de datos.
Todas las consultas se realizan mediante SQLAlchemy y se limitan a mostrar los primeros 10 resultados.
Número de Grandes Premios por año
Circuitos que han inaugurado el campeonato en más ocasiones
Calendario del 2023
Grandes Premios disputados en más ocasiones a lo largo de la historia
Más apariciones de coches de seguridad por circuitos
Vueltas más rápidas registradas en cada carrera por año, circuito, país y piloto
Más victorias por escudería con respecto a sus respectivos pilotos
Estado del piloto con respecto al total de sus carreras disputadas
Media de velocidad en la vuelta rápida
Ganadores de carreras en la Fórmula 1
El objetivo de nuestro EDA es representar gráfica y visualmente los datos que hemos descubierto mediante un análisis y representar y explicar cada uno de ellos. Nos encargaremos de visualizar la distribución de variables clave en nuestro conjunto de datos, examinar cómo han evolucionado ciertas métricas a lo largo de las temporadas de la Fórmula 1, investigar los desempeños de pilotos y equipos a lo largo del tiempo, realizar comparaciones entre diferentes pilotos o equipos y comparar diferentes épocas en la Fórmula 1.
A continuación, observamos el siguiente dashboard que hemos realizado y las conclusiones a las que hemos llegado:
Vueltas rapidas de carrera con el paso del tiempo
Tomamos como referencia el período de tiempo desde 1995 hasta 2022 y observamos que con el paso del tiempo en el circuito seleccionado (Circuit de Monaco), han ido disminuyendo los tiempos de vuelta rápida de carrera debido a los avances en los monoplazas de la Fórmula 1.
Comparación de vueltas rapidas de carrera entre pilotos con el paso de los años
Tomamos como referencia el período de tiempo desde 2007 hasta 2022, ya que es el año en el que debutaron ambos pilotos seleccionados. Observamos que a lo largo de los años en el circuito seleccionado (Autodromo Nazionale di Monza), el piloto Lewis Hamilton ha sido más predominante en cuanto a las vueltas rápidas de carrera que el piloto Sebastian Vettel.
Número de grandes premios con el paso del tiempo
En este caso, disponemos de datos históricos completos del número de Grandes Premios disputados desde 1950 hasta 2023. Observamos que con el paso de los años, el número de Grandes Premios disputados ha aumentado constantemente en la gran mayoría de temporadas de la Fórmula 1.
Desempeño de los pilotos en todas sus carreras disputadas
En este caso, contamos con el desempeño histórico de todas las carreras disputadas por los pilotos de la Fórmula 1. Podemos observar estadísticas como las veces que han finalizado una carrera, las veces que han tenido colisiones o las veces que han sido descalificados de una carrera.
Apariciones de safety cars por países
Tomamos como referencia el período de tiempo desde 1973 hasta 2022, ya que a pesar de que la primera aparición de un safety car fue en 1973, no se incluyó en el reglamento de la Fórmula 1 hasta 1993. Observamos los diferentes países en los que ha aparecido el safety car en más ocasiones, lo que muestra la tendencia de su aparición en un país o circuito determinado.
Después de completar nuestros objetivos principales, es el momento de materializar todo el trabajo que hemos logrado hasta aquí de una manera más visual e interactiva. A pesar de no ser nuestro campo principal, nos disponemos a construir una página web con Streamlit con el objetivo principal de elaborar un archivo histórico de los datos que hemos obtenido de la historia de la Fórmula 1. Además, nos proponemos agregar dos secciones adicionales: una que contenga un calendario con información de las carreras que se disputaron y se disputarán en cada año de la Fórmula 1, y otra con información de cada Gran Premio disputado en la historia de la Fórmula 1.
Como objetivo secundario, introduciremos un gráfico con el desempeño de carrera de cada Gran Premio, incluyendo pilotos que hayan finalizado o no la carrera, descalificaciones, amonestaciones, etc.
A continuación, observamos las siguientes imágenes de nuestra página web y de cada uno de los apartados explicados anteriormente:
- En este apartado nos dedicamos a dar la bienvenida a nuestra página web y explicar la función de la misma.
Home
- En este apartado, podemos ver una barra de búsqueda desplegable con todos los años en los que se han disputado los campeonatos de la Fórmula 1. Al seleccionar algún año y pulsar en el botón 'Submit', se mostrará el calendario de carreras del año seleccionado con información acerca de cada uno de los circuitos disputados en ese año.
Calendar
Search
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En este apartado, podemos ver dos barras de búsqueda desplegables. En la primera, podemos seleccionar la temporada que deseemos, y en la segunda, podemos seleccionar el Gran Premio que deseemos disponible según la temporada que hayamos seleccionado previamente. Al seleccionar el año y el circuito deseados y pulsar el botón 'Submit', se mostrará en primer lugar un encabezado con la información del circuito, el piloto que hizo la pole y el piloto que ganó el Gran Premio.
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A partir de ahí, tendremos tres secciones: la sección 'Qualification results', que contendrá información de todas las sesiones de clasificación disputadas en ese Gran Premio; la sección 'Race results', que contendrá la información de la carrera disputada en ese Gran Premio; y, por último, la sección 'Race evolution', que contendrá un gráfico con el desempeño de la carrera disputada en ese Gran Premio.
Races
Para concluir nuestro proyecto, decidimos realizar un estudio sobre la probabilidad de la aparición del coche de seguridad en una carrera de un Gran Premio de Fórmula 1. Nos enfocamos en el Gran Premio de España y recopilamos datos históricos del circuito, información de los pilotos y equipos, y datos meteorológicos. Dado que aún no se ha disputado el Gran Premio de España, entrenaremos nuestro modelo de aprendizaje con datos históricos y luego lo compararemos con los datos reales una vez que la carrera tenga lugar.
- Comenzamos filtrando nuestros datos históricos para recopilar información sobre las apariciones del coche de seguridad en el Gran Premio de España, el cual es nuestro punto de enfoque.
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- Luego integramos esta información con los datos históricos ya filtrados del Gran Premio de España, lo que nos proporciona datos sobre pilotos, escuderías, puntuaciones, condiciones meteorológicas, y más, relacionados con esta carrera.
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Con todos los datos estructurados y en orden, realizamos análisis previos antes de desarrollar el modelo de aprendizaje para garantizar la precisión y evitar sesgos.
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Iniciamos con un análisis de las variables numéricas, investigando la correlación entre diferentes columnas en nuestro conjunto de datos y considerando si algunas de ellas pueden eliminarse.
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- Luego, aplicamos la correlación de Spearman para determinar qué variables numéricas están significativamente relacionadas con la columna objetivo binaria.
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- En segundo lugar, realizamos un análisis de las variables categóricas mediante una prueba de Chi-cuadrado (Chi-Square Test) para determinar qué variables categóricas están significativamente relacionadas con la columna objetivo binaria.
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- Finalmente, realizamos un análisis de la variable binaria a través de una prueba de Chi-cuadrado para determinar si está significativamente relacionada con la columna objetivo binaria.
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- Luego de obtener conclusiones y tomar decisiones, llevamos a cabo un one-hot encoding para convertir las variables categóricas en variables numéricas.
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Para finalizar nuestro estudio, entrenamos nuestro modelo de aprendizaje con el conjunto de datos resultante, dividiendo el 80% de los datos para el entrenamiento y el 20% para la prueba.
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Luego de evaluar nuestro conjunto de datos con varios algoritmos de regresión utilizando la biblioteca LazyPredict, seleccionamos los modelos que mostraron menos errores con nuestros datos.
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- Finalmente, después de la carrera, comparamos los resultados de nuestro modelo de aprendizaje con los datos reales.
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El resultado final de este proyecto se puede dividir en varias fases:
En primer lugar, podemos concluir que el objetivo principal se ha logrado con éxito. Hemos creado una base de datos bien estructurada que contiene datos altamente interesantes sobre el mundo de la Fórmula 1. Además, hemos extraído conclusiones valiosas a través del análisis exploratorio de datos, respaldadas por visualizaciones atractivas e interactivas que facilitan la comprensión de nuestras conclusiones.
En cuanto al objetivo secundario, hemos tenido un cumplimiento satisfactorio, pero existe margen de mejora. En lo que respecta a la página web, se podría mejorar tanto la estética como la claridad de los gráficos que representan el desempeño de las carreras, proporcionando detalles más precisos y comprensibles en los gráficos. En el caso del modelo de aprendizaje, aunque las tres predicciones son correctas, el margen de error es elevado. Esto sugiere que en el futuro, deberíamos considerar aportar más y mejores datos para lograr predicciones más precisas.
En resumen, se trata de un proyecto exitoso con objetivos cumplidos y oportunidades de mejora para futuras iteraciones.
- Tableau
- F1 Record (Inactiva)
- Presentación