Publicación: Desarrollo de plataforma web con integración de la herramienta BigQuery para la posterior toma de decisiones en cuanto al valor y proyección del servicio de Banda Ancha en hogares aplicada a la empresa Movistar
dc.contributor.advisor | Agudelo Cárdenas, Alexander | |
dc.contributor.author | López López, Juan Pablo | |
dc.contributor.author | Carpintero Cruz, Jaisson Fabian | |
dc.contributor.author | Bello Bernal, Jehisson Javier | |
dc.contributor.author | Cristancho Álvarez, Anderson Rafael | |
dc.date.accessioned | 2021-10-04T19:44:42Z | |
dc.date.available | 2021-10-04T19:44:42Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.description.abstract | Desarrollar una plataforma web con integración de la herramienta BigQuery para la posterior toma de decisiones en cuanto al valor y proyección del servicio de Banda Ancha en hogares aplicada a la empresa Movistar, permite evidenciar el uso de conceptos como Minería de datos y Aprendizaje automático, como tecnologías que innova en la creación de nuevas soluciones, que aporta en la mejora del proceso del estudio, que se llevan a cabo sobre los datos en comparación a las formas tradicionales, reduciendo tiempos y exactitud en los indicadores obtenidos. El desarrollo se integra con la plataforma Google Cloud, en donde también se encuentra alojada la herramienta BigQuery que permitirá realizar los análisis de forma eficaz. Dicha plataforma permitirá recopilar variedad de datos que se relacionen al servicio de Banda Ancha, cuyos datos son pertenecientes de la empresa Movistar. Así mismo para poder recoger esta variedad de datos, el sistema permitirá al administrador realizar la creación de distintos formularios, brindando organización en los datos requeridos para un posterior análisis de datos y presentación de indicadores | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Ingeniero(a) de Sistemas | spa |
dc.description.researcharea | Sistema de información | spa |
dc.description.tableofcontents | - Introducción - Antecedentes y justificación - Objetivo general - Objetivos específicos - Alcances y limitaciones - Marco teórico - Desarrollo del producto - Programación | eng |
dc.format.extent | 96 Paginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.uri | https://repositoriocrai.ucompensar.edu.co/handle/compensar/3058 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Fundación Universitaria Unipanamericana – Compensar | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | spa |
dc.publisher.place | Bogotá D.C | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas | spa |
dc.relation.references | Alencar, D. D. (2017). Devising a computational model based on data mining techniques to predict concrete compressive strength. Elsevier B.V., 10 | spa |
dc.relation.references | Angel, P. (2013). Aplicación móvil en Android para la gestión de entrenos de deportistas. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, valencia. | spa |
dc.relation.references | ARAME. (2017). Los 8 algoritmos de Aprenizaje automatico o Data Mining mas usados. Recuperado el 1016 de 2017, de Los 8 algoritmos de Aprenizaje automatico o Data Mining mas usados: http://www.arame.com.mx/blog/8-algoritmos-aprendizaje automatico-data-mining-mas-usados-arame-blog/ | spa |
dc.relation.references | Behatokia, K. E. (abril de 2011). KULTURA 2.0 - Píldoras de formación:. Obtenido de Observatorio Vasco de la Cultura: http://www.kultura.ejgv.euskadi.eus/contenidos/informacion/kultura2_0_prestaku ntza/es_k20_form/adjuntos/pildora-OCR-2.pdf | spa |
dc.relation.references | Benavides, G. G. (S.f). APLICACIÓN WEB QUE UTILIZA MINERÍA DE DATOS PARA GENERAR. Argentina. | spa |
dc.relation.references | Bouza, C. S. (2012). LA MINERÍA DE DATOS: ARBOLES DE DECISIÓN Y SU APLICACIÓN EN ESTUDIOS MÉDICOS. Universidad de La Habana, Cuba: RIDECA. | spa |
dc.relation.references | Buenaga, M. (2015). IPHealth Plataforma inteligente basada en open, linked y. España, Madrid. | spa |
dc.relation.references | Buendia, J. C. (2015). Desarrollo de un cliente web para la exploración y visualización de cubos OLAP. Colombia, Cartagena. | spa |
dc.relation.references | Carlos, S., & Víctor, S. (2008). Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) . Obtenido de http://www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/08-09/09.pdf | spa |
dc.relation.references | Cristóbal, R. M. (2012). Estado actual de la aplicación de la minería de datos a los. Cordoba. | spa |
dc.relation.references | Cubillos, C. (s.f.). WEB-Cliente-Servidor. Recuperado el 16 de 10 de 2017, de WEB-Cliente Servidor: http://ocw.pucv.cl/cursos-1/arquitectura-de-sistemas-de software/materiales-de-clases/web-cliente-servid | spa |
dc.relation.references | CulturaCRM. (06 de 07 de 2016). Cinco herramientas de Data Mining o mineria de datos. Recuperado el 06 de 11 de 2017, de Cinco herramientas de Data Mining o mineria de datos: http://culturacrm.com/data-mining/cinco-herramientas-data-mining/ | spa |
dc.relation.references | Daisy, E. (s.f.). RECONOCEDORES OPTICOS DE CARACTERES . Obtenido de http://grupo.us.es/gtocoma/pid/pid10/OCR.htm#_Toc6162296 | spa |
dc.relation.references | Date, C. (1999). Introducción a los sistemas de bases de datos. Mexico: Pearson. Recuperado el 16 de 10 de 2017 | spa |
dc.relation.references | Falk, C. .. (2016). Meaning-based machine learning for information assurance. Elsevier B.V., 7 | spa |
dc.relation.references | Flach, P. (2012). Marchine Learning The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge: Peter Flach. | spa |
dc.relation.references | GARCIA, I. A. (2015). Gestion del riesgo alcance de todos . En Gestion del riesgo alcance de todos (pág. 119). Bogota: UP IDEAS S.A.S | spa |
dc.relation.references | Georgi, D. (11 de 09 de 2017). Obtenido de history-computer.com: http://history computer.com/ModernComputer/Basis/OCR.html | spa |
dc.relation.references | Gleamsoft. (2014). CRUD ASP ARQUITECTURA 3 CAPAS - Gleamsoft. Obtenido de CRUD ASP ARQUITECTURA 3 CAPAS - Gleamsoft: http://oa.upm.es/47243/1/TFG_BORJA_RODRIGUEZ_PANOS.pdf | spa |
dc.relation.references | González, J. (s,f). Míneria de datos. Recuperado el 15 de 10 de 2017, de Míneria de datos: https://ccc.inaoep.mx/~jagonzalez/AI/Sesion13_Data_Mining.pdf | spa |
dc.relation.references | Gutierrez, R., Frydson, F., & Vintimilla, B. (2011). Aplicacion de vision por computador para el reconocimiento automatico de placas vehiculares utilizando OCR's convencionales. Obtenido de ieee.org | spa |
dc.relation.references | Imagine Easy Solutions. (09 de 2016). Normas APA. Obtenido de http://normasapa.net/ | spa |
dc.relation.references | Kavakiotis, I. (2016). Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research. Elsevier B., 13. | spa |
dc.relation.references | Krystosiak, K. (2017). Prediction Method for Winding Parameters in Label Converting Process with Data Mining Tools. Elsevier Ltd, 8. | spa |
dc.relation.references | Lausch, A. S. (2015). Data mining and linked open data – New perspectives for data analysis in environmental research. Data mining and linked open data – New perspectives for data analysis in environmental research, 17. Recuperado el 06 de 11 de 2017 | spa |
dc.relation.references | Layton, R. (2015). Learning Data Mining with Python. Reino Unido: Packt Publishing Ltd. | spa |
dc.relation.references | Liu, L. S. (2017). A machine learning-based method for the large-scale evaluation of thequalities of the urban environment. Elsevier Ltd, 13. | spa |
dc.relation.references | Liu, Y. Z. (2017). Materials discovery and design using machine learning. J Materiomics, 19 | spa |
dc.relation.references | Lu, W. X. (2017). Data mining-aided materials discovery and optimization. Elsevier B.V., 11. | spa |
dc.relation.references | Mahesh, B. (2015). Online Interactive Data Mining Tool. Elsevier B.V., 6. | spa |
dc.relation.references | Matich, D. (2001). Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones. Recuperado el 16 de 10 de 2017, de Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones: https://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/m onograias/matich-redesneuronales.pdf | spa |
dc.relation.references | Mendeley. (09 de 2016). Mendeley. Obtenido de https://www.mendeley.com/ | spa |
dc.relation.references | Milagro, P. (10 de 08 de 2011). ARQUITECTURA EN CAPAS. Obtenido de http://arquitecturaencapas.blogspot.com.co/2011/08/arquitectura-3-capas programacion-por.html | spa |
dc.relation.references | Morais, A. A. (2017). Predicting the need of Neonatal Resuscitation using Data Mining. Elsevier B.V., 6. | spa |
dc.relation.references | Ordóñez, J. (2013). RECONOCIMIENTO ÓPTICO DE CARACTERES (OCR) CON REDES NEURONALES ESTADO DEL ARTE. | spa |
dc.relation.references | Packianather, M. D. (2016). Data mining techniques applied to a manufacturing SME. Gales. | spa |
dc.relation.references | Pentaho. (2017). Pentaho Enterprise Executive Sales Dashboard. Recuperado el 16 de 10 de 2017, de Pentaho Enterprise Executive Sales Dashboard: http://www.dashboardinsight.com/dashboards/tactical/pentaho_enterprise_executi ve_sales_dashboard.aspx | spa |
dc.relation.references | Pérez, J. C. (2003). OCR (Optical Character Recognition). Obtenido de actualidadtic: http://web.iti.upv.es/actualidadtic/2003/11/2003-11-ocr.pdf | spa |
dc.relation.references | Pitchayadejanant, K. N. (2017). Data mining approach for arranging and clustering the agro tourism activities in orchard. Kasetsart Revista de Ciencias Sociales, 7. | spa |
dc.relation.references | Project Management, I. (2013). GUÍA DE LOS FUNDAMENTOS PARA LA DIRECCIÓN DE PROYECTOS. Newtown Square, Pensilvania 19073-3299 EE.UU;: Project Management Institute, Inc. | spa |
dc.relation.references | Ramos, L. J., Cuchí, A., & Sánchez, M. (2009). http://sedom.es. Obtenido de Archivo de historias clínicas Digitalizado, una solución previa a la Historia Clínica Electrónica: http://sedom.es/wp-content/themes/sedom/pdf/4cbd58caec0e518_2_articulo1.pdf | spa |
dc.relation.references | REYES, D. E. (2016). Uso de tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), bajo plataforma Android, para apoyar la difusión del conocimiento tradicional y promoción turística de la provincia. LA LIBERTAD, ECUADOR | spa |
dc.relation.references | Rocío, M., Nicandro, C., & Ivonne, R. (09 de 2009). Árboles de decisión como herramienta en el diagnóstico. Obtenido de http://www.medigraphic.com/pdfs/veracruzana/muv 2009/muv092c.pdf | spa |
dc.relation.references | Rojas, W. (2016). Solución de inteligencia de negocios basada en minería de datos para apoyar la toma de decisiones en el proceso de cirugía del hospital departamental universitario santa Sofía de Caldas, en la ciudad de Manizales. Colombia, Manizales | spa |
dc.relation.references | Roy Rosenzweig Center for History and New Media. (09 de 2016). Zotero. Obtenido de https://www.zotero.org | spa |
dc.relation.references | Sáenz, J. (09 de 09 de 2016). Wiki Sistemas Digitales. Obtenido de http://sistdig.wikidot.com | spa |
dc.relation.references | STEINBACH, .. M.-N. (2006). INTRODUCTION TO DATA MINING. United States, Canada: Pearson Education. | spa |
dc.relation.references | STEINBACH, .. M.-N. (2006). INTRODUCTION TO DATA MINING. United States, Canada: Pearson Education. | spa |
dc.relation.references | Suárez, R. (2015). Energías renovables, Impacto y Efectividad. Revista Científica Ingeniería y Desarrollo en Energía, 48-53. | spa |
dc.relation.references | tejo, u. (s.f.). Redes Neuronales. Obtenido de http://avellano.usal.es/~lalonso/RNA/index.htm | spa |
dc.relation.references | Thomson Reuters. (09 de 2016). EndNote. Obtenido de http://endnote.com/ | spa |
dc.relation.references | Timarán, S. R. (2016). El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Bogotá: Universidad Cooperativa de Colombia. | spa |
dc.relation.references | Xlstat. (2015). Regrsión Lineal simple:tutoria en excel | Xlstat. Recuperado el 16 de 10 de 2017, de Regrsión Lineal simple:tutoria en excel | Xlstat: https://help.xlstat.com/customer/es/portal/articles/2062230-regresi%C3%B3n lineal-simple-tutorial-en-excel?b_id=928 | spa |
dc.rights | Fundación Universitaria Unipanamericana – Compensar, 2017 | spa |
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dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | spa |
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dc.source | Fuente PDF | spa |
dc.subject.proposal | BigQuery | spa |
dc.subject.proposal | Google Cloud | spa |
dc.subject.proposal | Minería de datos | spa |
dc.subject.proposal | Aprendizaje automático | spa |
dc.title | Desarrollo de plataforma web con integración de la herramienta BigQuery para la posterior toma de decisiones en cuanto al valor y proyección del servicio de Banda Ancha en hogares aplicada a la empresa Movistar | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
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dc.type.content | Text | spa |
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