Avisos recibidos, avisos resueltos y la creciente suma acumulada

Números

El ayuntamiento de Madrid publica información (desde 2015) de los avisos recibidos por los ciudadanos a través de los distintos canales puestos a su disposición (010, LineaMadrid, la app, etc.).

He bajado los datos y he pintado

que es la suma acumulada de la diferencia entre los avisos entrantes y los resueltos día a día usando

library(data.table)
library(xts)

recibidos <- rbindlist(lapply(dir(pattern = "recibi"), fread))
resueltos <- rbindlist(lapply(dir(pattern = "resu"), fread))

recibidos.fecha <- recibidos[, .(n.recibidos = .N), by = "FECHA_DE_RECEPCION"]
resueltos.fecha <- resueltos[, .(n.resueltos = .N), by = "FECHA_DE_RECEPCION"]

ambos <- merge(recibidos.fecha, resueltos.fecha)

ambos$fecha <- as.Date(ambos$FECHA_DE_RECEPCION, format = "%d/%m/%Y")
ambos$FECHA_DE_RECEPCION <- NULL

ambos <- ambos[order(ambos$fecha),]
ambos$pendientes <- cumsum(ambos$n.recibidos - ambos$n.resueltos)

tmp <- xts(ambos$pendientes, order.by = ambos$fecha)
plot(tmp, main = "Avisos pendientes en Avisa Madrid (010, etc.)" ,
        ylab = "cola de pendientes")

Comentarios:

  • Supongo que la creciente cola tiene alguna explicación (que ignoro).
  • Los datos son muy interesantes y permiten estudiar muchas cosas más. Por ejemplo, repetir el estudio anterior por tipo de aviso (dado que no todos tienen, supongo, la misma relevancia).
  • Los datos publicados arrancan en 2015, pero hay resueltos abiertos antes. La cola no arrana en cero.
  • Una pregunta teórica: ¿cómo calcularías el tiempo medio de resolución de un aviso si tuvieses que hacerlo?