ABF. Especialización en Big Data
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Publicación Acceso abierto La Corrupción y su Impacto en el Crecimiento Económico Sostenible: Análisis de Datos y Big Data para la Identificación de Factores y Generación de un Modelo de Machine Learning(2023) Rodríguez, Danilo Esteban; Amórtegui, Jorge Humberto; Trujillo, Sandra Milena; Serrano León, Yeimmy Katherine; GIISLa lucha contra la corrupción debido a su impacto en los índices de desarrollo es esencial, con el Análisis de Datos y Big Data es posible identificar factores y generar un modelo de Machine Learning que aborda la relación entre corrupción y crecimiento económico sostenible. Para abordar esta problemática, se deben intervenir múltiples aspectos clave, como la obtención, el procesamiento y el análisis de los datos. El objetivo principal del estudio es identificar los factores que influyen en esta relación y generar un modelo predictivo que pueda brindar asesoramiento estratégico a organizaciones interesadas en mitigar los efectos de la corrupción en el desarrollo económico. La investigación se basa en un enfoque multidisciplinario y utiliza varias técnicas y herramientas, como la extracción y limpieza de datos, análisis estadísticos, minería de datos y modelos de regresión. Se recopilan datos de fuentes confiables y verificables, tales como informes gubernamentales y bases de datos internacionales. Los resultados muestran una fuerte correlación entre indicadores de gobernanza y el Producto Interno Bruto per cápita, lo que sugiere que mejoras en áreas como el control de la corrupción, la efectividad gubernamental, el estado de derecho y la voz ciudadana pueden tener un impacto positivo en el desarrollo económico. Por lo tanto, es fundamental abordar la corrupción y mejorar la gobernanza para promover un entorno propicio para el crecimiento económico y la prosperidad. Se proporcionan recomendaciones informadas, así como visualizaciones para facilitar la comprensión de los resultados.Publicación 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 Optimización de tiempos Triage: Diseño de tableros BI y Predicción con machine learning para mejorar la atención de los pacientes(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Ussa Ruiz, Diana Carolina; Gomez Carvajal, Víctor Julio; Serrano León, Katherine; GIISLa situación actual que se presenta en la Subred Sur ubicada al Sur de Bogotá, se evidencia cómo las áreas de urgencias; según las quejas de PQRS donde se expresa “Tiempos de atención prolongados, generando frustración por las pérdidas de tiempos en los puntos de atención”. Esta consultoría se enfocará en la Subred Sur ubicada al Sur de Bogotá, donde hay una elevada demora en la atención de los pacientes en las áreas de urgencias. Esta investigación es un producto de trabajo de grado, que se relaciona con línea de investigación; a través de un enfoque mixto que combina métodos cuantitativos. En la Subred Sur, La primera acción de cara al usuario y su familia es el acompañamiento en las Respuestas a las PQRS por trato deshumanizado con relación a procesos de atención: el núcleo de humanización adopta un enfoque personalizado con cada individuo propenso a involucrarse en comportamientos que no contribuyen al proceso de humanización de los servicios. Este impulsa un compromiso centrado en mejorar y modificar actitudes, basado en el fortalecimiento de las conexiones entre el usuario y el colaborador.Publicación Acceso abierto Diseño de un Modelo analítico para la prospectación de crédito de los asociados a la cooperativa de ahorro y crédito UNIMOS(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) García Castrillón, Alexandra; Ocampo Bedoya, Jefferson Alejandro; Sánchez Salazar, Luis Alberto; Serrano León, Katherine; GIISEste trabajo académico se enfoca en desarrollar y aplicar un modelo analítico para la prospectación de crédito, dirigido a los asociados activos de la Cooperativa de Ahorro y Crédito Unimos. El modelo está diseñado para evaluar de manera precisa y eficiente la elegibilidad crediticia de los asociados, tomando en cuenta variables sociodemográficas, financieras, de comportamiento y de riesgo. La consultoría incluirá la recopilación, estandarización y limpieza de datos, así como la construcción y validación del algoritmo, todo ello guiado por la metodología CRISP-DM. Siguiendo este enfoque metodológico, el proyecto concluye con la presentación de los resultados obtenidos, que reflejan la eficacia y la relevancia del modelo en el contexto de la cooperativa.Publicación Acceso abierto Modelo de agrupación en clústeres a través de los datos en el cual se pueda plantear la priorización y mejora en la atención en las IPS primarias de las mujeres víctimas del conflicto armado en el departamento de Antioquia(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Pomar Gómez, Diana Marcela; Chacón Reyes, Carlos Javier; Rodríguez Cuesta, Jared Alejandro; Medina Guerrero., Ronald David; Serrano León, Yeimmy KatherineEl conflicto armado en Colombia se relaciona con las diferencias ideológicas políticas y culturales de sus lideres, esto afecta a las personas en situación de vulnerabilidad como lo pueden llegar a ser: mujeres, niñas, y adolescentes que viven en medio de este, sufren de migración forzosa alejándolas de sus familias o sufriendo de violación sexual, siendo esto un evento traumático en sus vidas. Con base a esta problemática, el objetivo de esta consultoría es proponer un modelo de agrupación en clústeres que pueda llegar a mejorar el indicador de oportunidad y priorizar a las mujeres víctimas del conflicto armado, en las IPS primarias en el departamento de Antioquia a través del uso y análisis de datos, obteniendo así, un aprendizaje rápido por medio del modelo que proporcionen una información muy valiosa para realizar la posible priorización que se pretende proponer. Esta investigación es un estudio de tipo cuantitativo, no experimental de corte transversal con alcance exploratorio, donde se eligió una muestra de la población femenina víctima del conflicto armado, según distrito y departamento de residencia, seleccionando los casos del departamento de Antioquia del año 2022 por ser una muestra más representativa y de mayor número de casos. Con esta base de datos se pretende analizar la cantidad de mujeres, según sus edades para dar recomendaciones que lleven al desarrollo de estrategias que den priorización en la atención y con esto mejorar los tiempos de respuesta en las IPS en la población estudiada.Publicación Acceso abierto Mejorando la movilidad para usuarios de bicicletas en Bogotá: Una solución tecnológica basada en herramientas del Big Data(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Jimy Quintiliano, Jimy Quintiliano; Esguerra Pineda, Julián Camilo; Linero Soto, Kevin Alfredo; Zuluaga Ortiz, Danny Steven; Serrano Leon, Katherine; GIISEl desarrollo de la aplicación tecnológica realizada en este proyecto se centra en mejorar la seguridad vial de los biciusuarios, permitiendo reportar accidentes donde se encuentre como actor vial principal la bicicleta. Además, mediante un análisis de información se presenta un tablero que resalta los índices de accidentalidad entre los años 2015 y 2020. Lo que hace que esta aplicación sea de gran utilidad en su funcionalidad, es el uso de Big Data y técnicas de recopilación, análisis, procesamiento y visualización de datos, generando información actualizada sobre los accidentes donde se involucran biciusuarios. Para lograr el desarrollo de la problemática fue necesario el uso del modelo metodológico CRISP-DM, el cual contiene las fases necesarias para gestionar con éxito proyectos que involucran minería de datos o elementos integrales del Big Data.Publicación Acceso abierto Maximización De La Productividad Agrícola(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Camacho Parra, Leidy Tatiana; Lopez Cardozo, Carlos Alberto; Serrano León, Katherine; GIISEl proyecto se centra en la creación de un modelo predictivo de aprendizaje supervisado con el propósito de maximizar la producción de cosechas agrícolas municipales en Colombia, a partir de datos históricos de evaluaciones agrícolas municipales, que sirva de fuente de información para que los agricultores puedan tomar decisiones informadas, para la selección de los cultivos de sus próximas cosechas, maximizando la productividad.Publicación Acceso abierto Sistema de predicción para reducir la deserción estudiantil de la Fundación Universitaria Compensar en el programa Ingeniería de Sistemas en modalidad virtual.(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Marín Rodríguez, Andrés Felipe; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIISLa presente investigación propone la implementación de un sistema de predicción para reducir la deserción estudiantil en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Fundación Universitaria Compensar, modalidad virtual. Se pretende abordar la problemática de deserción mediante la aplicación de técnicas de análisis de datos, específicamente KDD, semma y CRISP-DM. El enfoque circunda la centralización de la información estudiantil dispersa en diferentes unidades de negocio dentro de la institución y, de esta forma, integrarla en un sistema que permita prospectar casos específicos de deserción. Consecuentemente, se propone aprovisionar a través de cursos interactivos y guías claras a la plataforma e-learning institucional. En adición, se busca evaluar la asistencia, las notas y las calificaciones para identificar patrones de deserción. En adición a lo anterior, la recopilación de datos se realizará mediante un sistema de información que integre archivos de Excel y utilice herramientas de Big Data para análisis. La metodología incluirá la aplicación de procesos analíticos para generar informes en Power BI, ofreciendo una visión detallada y prospectiva de los estudiantes con mayor riesgo de deserción. Finalmente, el objetivo ulterior del estudio se basa en mejorar la retención estudiantil a través intervenciones personalizadas basadas en el análisis predictivo de datoPublicación Acceso abierto Mejora del Almacenamiento de Certificaciones Cisco en la Universidad Compensar Una Solución para la Eficiencia y Cumplimiento.(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Romero Velosa, Omar David; Alexis García, Johan Jair; Fajardo, Diego; Gómez, John Jairo; Cucunubá, Diego; Sepulveda Romero, Omar David; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIISLa propuesta de este proyecto contempla la automatización de la base de datos relacionada con las certificaciones Cisco de la Fundación Universitaria Compensar. Todo este proceso se llevará a cabo bajo la metodología CRISP-DM, aplicando las seis fases de la metodología. En cuanto a las herramientas que se utilizarán, se empleará un entorno en la nube para las bases de datos, respaldado por el uso de herramientas ETL para la minería de datos. Finalmente, los reportes se generarán con herramientas de BI. La ejecución de este proyecto tiene un tiempo estimado de ocho meses, teniendo en cuenta todas las bases correspondientes a las certificaciones Cisco que posee la Universidad Compensar. Esto se hace con el fin de generar informes en tiempo récord que permitan un mejor seguimiento de la información, facilitando así la presentación eficiente de los informes necesarios para la acreditación.Publicación Acceso abierto Propuesta de Modelo de Información para la Inscripción y Conversión de Aspirantes en Programas de Ingeniería: Un Enfoque Basado en Minería de Datos para la Fundación Universitaria Compensar(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Ipia Diaz, Jaime Andrés; León Barreto, Daniel Alejandro; Moncada Chaves, María Fernanda; Daza Cadena, Fredy Leonardo; Montenegro Rivera, Lida Mayerly; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIISEn este proyecto de grado, abordamos la situación actual de la Facultad de Ingeniería de la Fundación Universitaria Compensar buscando comprender la necesidad de adaptar sus programas para satisfacer las necesidades de los jóvenes, enfrentándose al desafío de recopilar y aplicar información de diversos canales de marketing para tomar decisiones empresariales efectivas. El objetivo general del estudio es proponer un modelo de información para la recopilación y análisis de datos de aspirantes a programas de ingeniería, evaluando metodologías de minería de datos como KDD, SEMMA y CRISP-DM. Los referentes de investigación exploran el impacto de la pandemia en la educación colombiana y estrategias de marketing educativo en la era digital. El planteamiento del problema se centra en la gestión deficiente de datos de aspirantes, afectando las tasas de conversión. La investigación se delimita a la gestión de datos de aspirantes de programas de ingeniería en Bogotá y Meta para el periodo 2022 hasta el año 2023 semestre 1. La hipótesis propone que un modelo de información específico permitirá identificar patrones y comportamientos significativos, contribuyendo a la mejora continua del sistema. La justificación destaca la necesidad de adaptarse y gestionar datos de manera eficiente, promoviendo la calidad educativa y toma de decisiones informadas. Se evaluarán metodologías de minería de datos, considerando su enfoque estructurado y la adaptabilidad a la complejidad del problema. El documento concluye resaltando la importancia de elegir la metodología que se alinee con los objetivos específicos de cada modelo de minería de datos avanzada.Publicación Acceso abierto Análisis de la distribución de recursos e insumos médicos y su relación con la satisfacción del paciente en instituciones de salud públicas y privadas en Colombia(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Delgado Pabón, Alexander; Palacio Velásquez, Hugo Esteban; Fierro Pake, Jorge David; Niampira Ramírez, Maicol Andrés; Lozano Forero, Néstor Hernando; León García, Omar Alexander; GIISEl estudio se enfoca en analizar la situación de los servicios de salud en Colombia, utilizando datos abiertos del Sistema de Información de la Red Pública Integral de Salud (SIRIS) y el Observatorio Nacional de Salud (ONS). Estos datos detallan la distribución y calidad de los centros médicos en el país, incluyendo ubicación, carácter público o privado, recursos y especialidades médicas. La metodología incluyó la recolección de datos de estas fuentes, seguida de una exhaustiva limpieza para eliminar información incompleta o inconsistente. Herramientas de Big Data como Microsoft Power BI, Talend Open Studio, PostgreSQL y Microsoft Excel se emplearon para analizar eficientemente los conjuntos de datos, identificando patrones y tendencias. Los resultados se presentaron en un informe técnico, proyectando la población por departamento para 2022 según datos del censo de 2018. Se analizó la distribución de Instituciones Prestadoras de Servicios (IPS) públicas y privadas por nivel de atención y capacidad instalada, ofreciendo información detallada sobre recursos disponibles en cada departamento, como ambulancias, camas y consultorios, para atender a la población proyectada. Este análisis profundo contribuye a comprender mejor cómo se distribuyen los recursos médicos en Colombia y su capacidad para satisfacer las necesidades de la población.Publicación Acceso abierto Diseño de una solución de estandarización de fuentes de datos para optimizar la gestión de Información legal en ADRES(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Bernal Vargas, Jeison Oswaldo; Roa Rosas, Lina Mayerly; Benítez León, Sandra Paola; Otavo Zamudio, Mónica Yaneth; Pérez Laiseca, Nataly; León García, Omar Alexander; GIISLa Administradora de los Recursos del Sistema General de Seguridad Social en Salud (ADRES) en Colombia enfrenta desafíos debido a la falta de estandarización de bases de datos, especialmente en el área de asesoría jurídica, generando dificultades de acceso a la información, inconsistencias y errores. Este proyecto propone utilizar la metodología CRISPDM y la herramienta KNIME para estandarizar las fuentes de información en el proceso de reparto. Los objetivos incluyen determinar requerimientos, identificar fuentes de información y diseñar un proceso de estandarización. La metodología CRISP-DM guiará la comprensión del proceso y la preparación de datos, seguido por el modelado, evaluación y despliegue de soluciones garantizando la coherencia de los datos legales. Se evidencia que por medio del proceso de estandarización de datos se eliminan los registros duplicados, dando un formato igual a los nombres de los apoderados y a las fechas.Publicación Acceso abierto Fortalecimiento de la gestión de información del Centro Nacional de Memoria Histórica para toma de decisiones en instancias de coordinación y articulación(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Celeita Barrera, Diani Yeimi; Orozco Pacheco, Enrique Eduardo; Gutiérrez Alfonso, Jean Nicolae; Rincón Chingate, John Jairo; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIISEn este proyecto de consultoría, se presentará una propuesta de mejoramiento de datos basada en un diseño principalmente de investigación cuantitativo no experimental de tipo documental al Centro Nacional de Memoria Histórica (CNMH) en la ciudad de Bogotá D.C. Esta propuesta buscará mejorar procedimientos para la gestión de información en la entidad, para que influya positivamente en la medición de las metas comprometidas en instancias de coordinación y articulación relacionadas con el deber de memoria del Estado y el esclarecimiento de la verdad, como contribución a la reparación a las víctimas del conflicto armado interno en Colombia. Para ello, planteamos la formulación de un plan de mejoramiento y gestión de la información desde la metodología de Minería de datos – Modelo CRISP-DM, que le permitirá a la Entidad, tener plena identificación de sus fuentes de datos y procesos para la gestión de metas e indicadores, así como una propuesta para la adopción de herramientas de minería de datos que le facilitarán al CNMH contar con un control adecuado y automatizado de sus indicadores.Publicación Acceso abierto Optimización de operaciones en Servientrega: mejorando la eficiencia a través del gobierno de datos(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Sánchez Tatis, Astrid Alexandra; Salamanca Beltrán, Carlos Leonardo; Carvajal Salamanca, Diana Patricia; Pinzón Caucha, Jorge Leonardo; Urueña Solano, Leidy Natalia; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIISLa investigación se centra en abordar los problemas logísticos en Servientrega, para mejorar la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Se identificó la falta de un gobierno de datos eficiente como un desafío crítico, afectando la calidad y consolidación de la información. La propuesta busca implementar estrategias como Big Data, la creación de catálogos de datos y la formación de un equipo de gobierno de datos. La metodología incluye fases cualitativas y cuantitativas, así como procesos de minería de datos (KDD, SEMMA, CRISP-DM). Los resultados muestran que las soluciones propuestas podrían reducir los retrasos en la entrega en un 10% y aumentar la satisfacción del cliente en un 5%. La implementación de estos hallazgos se presenta como una oportunidad para fortalecer la posición competitiva de Servientrega.Publicación Acceso abierto Análisis de la Gestión de Relaciones con los Clientes (CRM) en Croydon para generar estrategias de Retención, Adquisición y Rentabilidad(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Navarro Jaimes, Deicy Milena; Ruiz Daza, Jenny Carolina; Patiño Villadiego, Yuder José; Rodríguez Prieto, Luz Andrea; Rivera Ricaurte, Ivonne Lorena; Soto Urrea, Wilson Hernando; Ingenierías - GIISCroydon SA es una compañía con 70 años de antigüedad en el sector de fabricación y comercialización de zapatos. Actualmente cuenta con 3 marcas propias: Discovery, Gomosos y Workman, el formato de venta lo maneja por intermedio de mayoristas o a través de la venta por catálogo. Desde la implementación del CRM en la empresa CROYDON, se identificó una caída considerable en las ventas de la empresa, por lo que se plantean diferentes hipótesis para ahondar en el entendimiento de esta; así como los diferentes componentes que no solo hacen parte de la implementación del CRM sino también de la cultura y la gestión del conocimiento, siendo este último uno de los factores con mayor incidencia en la problemática identificada. Con la data establecida para el análisis, se busca determinar las causas internas de la disminución en las ventas en pares de las diferentes líneas de calzado de acuerdo con las características de los clientes distribuidores de la empresa CROYDON COLOMBIA S.A. durante el año 2022., con el fin de maximizar el conocimiento y usarlo como línea base para aplicar nuevas metodologías, permitiendo a la empresa identificar las debilidades en sus líneas de negocio. El método de investigación a realizar es experimenta y de enfoque cuantitativo mediante el uso de la metodología CRIPS-DM debido a que se enfoca en los resultados al entorno del negocio. El resultado o de dicha investigación nos indica que la metodología que mejor se ajusta a la necesidad es la CRISP-DM, ya que permite combinar la información real vs las variables más significativas.Publicación 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 Propuesta de modelo integrado de datos para la administración de garantías y toma de decisiones en Superbid.(Fundación Universitaria Compensar, 2023) Garzón Duarte, Hernán Darío; López Rodríguez, Juan David Felipe; Casas Torres, Leandro Adriano; Narváez Jaramillo, Luis Alfredo; Serrano Chaves, Luisa Catherine; Díaz Siza, Sandra Milena; Soto Urrea, Wilson Hernando; Fundación Universitaria CompensarLa empresa Superbid dentro de sus funciones contempla la custodia de las garantías (dinero) de los ofertantes durante el proceso de subastas, sin embargo, la administración de estas garantías presenta algunas oportunidades de mejora debido a la naturaleza, altamente manual, del proceso y a la descentralización de los datos. Con la propuesta del modelo de integración se busca optimizar la gestión y oportunidad en la devolución de las garantías, trabajando desde un esquema de seguridad de la información para asegurar sus principales criterios como son la integridad, confidencialidad y disponibilidad. El modelo seleccionado para el desarrollo de la solución fue CRISP-DM, puesto que permite ajustarse a las necesidades de la empresa. Por lo tanto, se logrará la integración a través de un modelo relacional que ofrecerá una estructura ordenada de los datos, con el fin de generar informes confiables para el proceso de administración de garantías. Esto, en última instancia, se traduce en una optimización en la gestión y en la toma de decisiones acertadas.Publicación Acceso abierto Twitter como herramienta para medir la percepción de los consumidores finales en una entidad de bienes de consumo(Fundación Universitaria Compensar, 2023-05-19) Silva Páez, Jorge Eduardo; Peña Bautista, Alexander; Plazas Martínez, Jaime Enrique; Moreno Villanueva, Eder Orlando; León García, Omar Alexander; Fundación Universitaria CompensarEl presente estudio, se enfoca en mejorar la capacidad de análisis de la percepción de los consumidores finales de una entidad de bienes de consumo mediante el uso de la red social Twitter. El objetivo del proyecto es desarrollar técnicas avanzadas de análisis de sentimiento y minería de datos para extraer información relevante de los tweets de los usuarios, comprender cómo se sienten los consumidores respecto a la entidad en cuestión y utilizar esta información para generar herramientas que puedan ayudar a mejorar la toma de decisiones. El proyecto involucra el uso de un método que realiza el análisis de sentimiento para identificar las opiniones y las emociones que los consumidores expresan en los tuits relacionados con la entidad de bienes de consumo. Se utilizan técnicas de machine learning tales como aprendizaje no supervisado, el cual por medio de un método se envían datos sin etiquetar y se encarga entender los datos y determinar el sentimiento.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.Publicación Acceso abierto Modelo Predictivo de Siniestros en Seguros Dentales(Fundación Universitaria Compensar, 2023) González González, Cristian David; Garay Rey, Javier Orlando; Robayo Ávila, Jenny Carolina; González Castaño, Lissa Valentina; Niño Calixto, Nidia Celina; Cañón R., Carlos AlbertoLas empresas que ofrecen seguros dentales buscan anticipar el valor total de siniestralidad al finalizar un periodo o fecha de corte, por pago de: exámenes, procedimientos, medicamentos y demás costos que incluyen un siniestro por cubrimiento de pólizas según su tipo o clase. A su vez, la relación directa en el apoyo de toma de decisiones para contrarrestar el desembolso por cubrimiento de dichos siniestros. Este estudio se enfoca en realizar un modelo de predicción y análisis, con el fin de pronosticar los gastos a futuro mediante un modelo de regresión lineal simple y como apoyo para que compañías de seguros dentales tomen decisiones en sus presupuestos, prever hacia qué parte del cubrimiento que ofrece la póliza se deben disponer más recursos. La metodología de investigación utilizada fue cuantitativa debido a que es un modelo basado en datos históricos que permite predecir un valor antes que se finalice un periodo de tiempo determinado. Los resultados que se obtengan por procedimientos estadísticos y análisis de tendencias mediante el modelo de predicción permitirán obtener el valor de desembolso en costos por pólizas cobradas antes de que se termine periodo o fecha de corte.