El proyecto presenta la prueba de concepto para la compañía Generación Móvil. El principal objetivo de negocio es apoyar en la toma de decisiones en cuanto a la programación de las rutas de los promotores de las ZER (zonas de estacionamiento regulado) de manera que se reduzcan los costos operativos y las pérdidas debido a tiquetes no pagos. Este objetivo se abordó mediante modelos analíticos de series de tiempo, regresiones lineales, regresiones logísticas y segmentación. Las series de tiempo se utilizaron para predecir ingresos y salidas de vehículos de las ZER. Las regresiones lineales se utilizaron para desarrollar modelos de estimación de cuántos minutos un vehículo va a estar estacionado. Las regresiones logísticas y segmentación se desarrollaron para la categorización de clientes en cuanto al comportamiento de pago, es decir, probabilidad de que el tiquete fuera pago o no pago. En el documento se presenta la exploración y limpieza de datos, el modelamiento y evaluación de cada uno de los modelos, con sus respectivos resultados. Durante todo el proyecto se siguió la metodología CRISP-DM como marco de referencia para el desarrollo de proyectos de analítica de datos.