@misc{10481/108116,
year = {2025},
month = {11},
url = {https://hdl.handle.net/10481/108116},
abstract = {Este proyecto describe el desarrollo, siguiendo la metodología ágil Scrum, de una herramienta de código abierto, programada en Python. La herramienta permite la visualización, a través de una interfaz gráfica de usuario creada utilizando la biblioteca PyQT5, de series temporales obtenidas de un sensor móvil de partículas en suspensión. Además recopila datos de ubicación al conectarse de forma inalámbrica a un teléfono móvil. Las series temporales se almacenan internamente como DataFrames de pandas y la visualización de los datos se puede realizar sobre un mapa, utilizando la biblioteca Folium, o sobre un gráfico de líneas, mediante matplotlib. Asimismo, el software puede realizar la imputación de valores faltantes utilizando uno de seis algoritmos, implementados mediante las funciones que ofrece pandas. La herramienta posee funciones de manipulación suficientes para crear una serie temporal con valores perdidos a partir de una original. La implementación sigue el patrón arquitectónico modelo-vista-controlador, la vista estando compuesta por widgets pertenecientes a PyQt5, y la comunicación entre las diferentes partes sigue el patrón publish-subscribe, siguiendo la implementación de pyqtSignals de PyQt5. El resultado es una herramienta software fácil de usar, portable y extensible, especialmente en lo que respecta a métodos de imputación puesto que se utiliza un patrón estrategia  utilizable sobre los sistemas operativos Windows y Linux.},
keywords = {visualización de datos},
keywords = {imputación},
keywords = {valores faltantes},
keywords = {series temporales},
keywords = {partículas en suspensión},
keywords = {código abierto},
keywords = {desarrollo ágil},
title = {Herramienta de Análisis y Recuperación de Datos en Sistemas de Monitoreo Móvil de la Calidad del Aire},
author = {Moraga Hernández, Marta Xiaoyang},
}