Examinando por Materia "Análisis de datos"
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Publicación Acceso abierto Análisis de Datos sobre las causas de la Deforestación en el Departamento del Chocó (2014- 2021)(Fundación Universitaria Compensar, 2024) Abril Betancourt, Luis Carlos; Bran Sánchez, Yudy Viviana; Macias Suarez, Ingrith Lorena; Hilarion Parra, Jeison Alexander; Leon García, Omar Alexander; Ingenierías - GIISLa deforestación en el Chocó representa una amenaza crítica para la biodiversidad y el equilibrio climático de la región. Para comprender mejor la complejidad de este problema, se requiere un análisis exhaustivo de datos. Utilizando la metodología SEMMA, se examinaron datos recopilados entre 2014 y 2021, revelando que la deforestación es principalmente resultado de actividades humanas como el crecimiento urbano, la agricultura y la minería, lo que ha provocado una pérdida significativa de biodiversidad y cambios climáticos por lo cual para visualizar y comprender mejor estos hallazgos, se empleó la herramienta Power BI, creando tableros interactivos que muestran la distribución geográfica y el análisis temporal de la deforestación. Estas visualizaciones ayudan a identificar tendencias y patrones significativos, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones informadas y la implementación de medidas efectivas para abordar este problema ambiental en el ChocóPublicación Restringido Análisis de sentimientos percibidos por usuarios que interactúan con una entidad financiera frente a su publicidad en red social Facebook(Fundación Universitaria Compensar:, 2022) Velandia, Marisol; Camargo, Andrés; Orozco, Javier; Rojas, Cristian; Jojoa, Diego; Gómez Acero, Jairo CesarEn plena revolución tecnológica, donde las redes sociales están en su punto máximo de aceptación en las diferentes generaciones de personas, llama la atención y genera mucho valor para las compañías, conocer lo que piensa la gente; sus hábitos, sus gustos y conceptos sobre los diferentes productos y servicios que estas ofrecen. Es por esta razón, que el principal objetivo de esta investigación es conocer puntualmente qué piensan las personas de la red social Facebook sobre una entidad financiera, a partir del análisis de sentimientos expuestos en esta red social, empleando técnicas de minería de texto a través de un software gratuito y especializado para ciencia de datos. Para esto, se desarrolló un ejercicio aplicado a una entidad financiera en Colombia, debido a la cantidad de datos y al gran impacto económico, comercial y publicitario que estas compañías representan actualmente en el país. Para llevar a cabo esta investigación se requirió realizar una exploración exhaustiva de diferentes temas como minería de texto, análisis de sentimientos, visualización de datos, entre otros. Estos temas se desarrollaron para este caso empleando la metodología de análisis de datos CRISP-DM.Publicación Acceso abierto Business Intelligence - Reconocimiento(Fundación Universitaria Compensar, 2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarEste recurso es la cápsula formativa de la sección de reconocimiento del curso de Business Intelligence, contiene el contexto de la etapa, propósito de la etapa y glosario del curso con 7 términos.Publicación Acceso abierto Desarrollo de Plataforma Web para Análisis y Mejora de Prácticas de Conducción en Flotas de Vehículos(Fundación Universitaria Compensar, 2024) Molina Forero, Miguel Angel; Velasco Herrera, Brayan David; González Motta, y Harvey Daniel; González Quevedo, Jhon Edwin; Fundación Universitaria Compensar; Ingenierías - GIISEl proyecto se enfoca en comprender las necesidades y desafíos en la gestión de flotas de vehículos, especialmente en aspectos como la conducción ineficiente, la seguridad vial y la sostenibilidad ambiental. La recopilación de datos cuantitativos, incluyendo variables como tiempo de conducción y consumo de combustible, es fundamental para el análisis. La colaboración con diferentes organizaciones y sus bases de datos facilitan el acceso a información crucial para el desarrollo de una plataforma web. Se desarrolla una plataforma web que evalúe las prácticas de conducción en flotas de vehículos de carga, utilizando algoritmos predictivos para identificar riesgos y promover hábitos seguros. Los objetivos específicos incluyen el análisis de requerimientos, el diseño de una interfaz de usuario eficiente y la generación de informes personalizados para los gestores de flotas. A pesar de las limitaciones, el proyecto se enfoca en desarrollar un MVP con funcionalidades esenciales, como la visualización de informes y la implementación de algoritmos de predicción. Se utiliza herramientas como Figma para el diseño de la interfaz, y el desarrollo se realiza con NodeJS y AngularPublicación Acceso abierto Diseño de un tablero de control de indicadores para el análisis de la información de compras realizadas para una compañía del sector agropecuario.(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Hernandez Castillo, Grey; Campuzano Gomez, Luis Fernando z; Cendales Salinas, Wilber Stiwar; Solano Molina, Cristian Camilo; Acosta Pinilla, Álvaro Alonso; Leon Garcia, Omar Alexander; GIISEn respuesta al creciente reconocimiento de la importancia de la tecnología y el análisis de datos en el entorno empresarial, este proyecto se propone abordar un desafío crítico que enfrenta la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia). En búsqueda de mejorar lo existente, se fundamenta en la mejora potencial de la toma de decisiones, el aprovechamiento de datos existentes, la optimización de recursos y la mejora de la satisfacción del cliente. Se formula el problema central, centrándose en una infraestructura eficiente para procesar y visualizar datos, seguido de la pregunta clave sobre cómo Agrosavia gestionará sus datos de compras para generar valor en la compañía. La metodología propuesta implica el uso de una base de datos pública, específicamente el Sistema Electrónico de Contratación Pública (SECOP II) filtrado para Agrosavia, como fuente primaria para el análisis de datos. Se plantea el diseño de un tablero de control que permitirá visualizar información actual, identificar patrones, prever variaciones futuras y, en última instancia, mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Este proyecto busca no solo abordar el desafío actual de Agrosavia, sino también destacar la importancia estratégica de la gestión eficiente de datos en el entorno empresarial contemporáneo. La implementación exitosa del tablero de control propuesto podría representar un paso significativo hacia la optimización de procesos, la identificación de oportunidades y el fortalecimiento de la posición competitiva de Agrosavia en el sector agropecuario.Publicación Acceso abierto Minería de datos: Conceptos iniciales(Fundación Universitaria Compensar, 2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarLa presentación ofrece una introducción a los conceptos básicos de la minería de datos, destacando la importancia de los algoritmos como herramientas para procesar y transformar datos en información útil. Explica cómo el machine learning permite construir modelos predictivos mediante métodos supervisados —como SVM, árboles de decisión y probabilísticos— y no supervisados —como K-means, agrupamiento jerárquico y canopy—. A través de ejemplos aplicados, se ilustra cómo estas técnicas ayudan a descubrir patrones y apoyar la toma de decisiones basada en datos.Publicación Acceso abierto Minería de datos_ Lección_Tema 2: Técnicas(Fundación Universitaria Compensar, 2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarEste recurso permite descubrir temas de la minería de datos, donde los datos basados en árboles de decisión trae la fácil interpretación, el manejo de datos mixtos y ejemplos. En reglas de asociación se evidencia el descubrimiento de relaciones, el soporte y la confianza y el ejemplo. En Algoritmos evolutivos se muestra la inspiración biológica, la optimización global y el ejemplo. En el tema de lógica difusa se evidencia el manejo de incertidumbre, los sistemas expertos y el ejemplo. Por último, en las redes bayesianas se muestra el modelado de probabilidades, la inferencia causal y el ejemplo.Publicación Acceso abierto Recopilación de datos(2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarImagen de portada de recopilación de datos. Datos de los clientes, incluyendo información sobre los planes de servicio.Publicación Acceso abierto Tablero de control para la identificación de patrones y tendencias de la violencia doméstica en Colombia(Fundación Universitaria Compensar, 2023) Fontalvo Pérez, Adriana Patricia; Basto Gordillo, Álvaro Andrés; Gómez Pérez, Jerson Gustavo; Castro Molina, Karina Andrea; Cardón Sotaquirá, William Iván; León García, Omar AlexanderLa violencia doméstica es un problema grave en Colombia, y el análisis de datos puede proporcionar información valiosa para comprender su naturaleza y magnitud. Este estudio se enfoca en diseñar un tablero de control que analice datos libres sobre la violencia doméstica en Colombia, con el objetivo de mejorar la comprensión de esta problemática. Se recopilarán datos relevantes de la base de datos pública de la Policía Nacional de Colombia y se desarrollará un modelo de análisis de datos para identificar patrones y tendencias en la violencia doméstica. El tablero de control permitirá visualizar la información de manera clara y accesible, facilitando la toma de decisiones informadas y el diseño de estrategias de prevención y atención. Sin embargo, esta investigación tiene limitaciones en cuanto a la disponibilidad y representatividad de los datos, así como en el análisis profundo de la problemática de la violencia doméstica.