Near real time anomaly detection & time series dashboard for e-rent platform

Hoy en día a nivel mundial se habla de analítica de datos como un tema esencial para las empresas. Uno de los retos que este tema propone es el de obtener información sobre los procesos del negocio (tales como ingresos, egresos, disponibilidad de inventario, entre otros) de manera ágil y eficiente. Lo que se desarrolla en este proyecto es un componente de software que permite visualizar en un tiempo real suave una serie de gráficas de los ingresos de una empresa que se encarga de rentar camiones a los ciudadanos de Australia, después sobre dichas gráficas detectar anomalías que permitan mejorar la toma de decisiones gerenciales por parte de la empresa.

• Autores: Manrique Ramírez, Carlos José
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/36085
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/36085
• Palabra clave: Detección de anomalías; Tiempo cercano al real; Series de tiempo; Plataforma eRent; Anomaly detection; Near real time; Dashboards; eRent platform; Ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas; Análisis de series de tiempo
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