Modelo predictivo de datos de eventos sísmicos en la ciudad de Cali.

El presente proyecto tiene como objetivo proponer un modelo predictivo de datos para la preparación ante un evento sísmico en la ciudad de Cali. La metodología utilizada en el proyecto fue SEMMA y KDD la cual permite un análisis de los datos y desarrollo del modelo completo gracias a sus 5 pasos. In...

Full description

Autores:: Ojeda Tabares, Daniela

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2021

Institución:: Universidad Autónoma de Occidente

Repositorio:: RED: Repositorio Educativo Digital UAO

Idioma:: spa

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description	El presente proyecto tiene como objetivo proponer un modelo predictivo de datos para la preparación ante un evento sísmico en la ciudad de Cali. La metodología utilizada en el proyecto fue SEMMA y KDD la cual permite un análisis de los datos y desarrollo del modelo completo gracias a sus 5 pasos. Inicialmente se plantea el escenario bajo el cual se desarrolla el modelo, una vez se tiene claro el escenario, se selecciona el conjunto de datos necesarios para el diseño del modelo, donde se realiza un proceso de limpieza y pre-procesamiento que tiene como objetivo eliminar los valores que no se necesitan y campos vacíos, en esta fase también se realiza la estrategia para adecuar el set de datos con los campos o variables que están vacías y son necesarias para continuar con el desarrollo del modelo. Una vez los datos han pasado por la fase de limpieza, se realiza una reducción de la dimensión del set de datos, cuando se tienen listos los datos se procede a la selección del paradigma bajo el cual se realiza el modelo: predictivo, en el siguiente paso se selecciona el algoritmo de minería de datos, para este proyecto se selecciona: redes neuronales, una vez se tienen los pasos anteriores, se procede a aplicar las redes neuronales para generar un modelo de datos predictivo y la implementación de los datos analizados. Finalmente, es importante destacar que en temas relacionados con ciencias de la tierra, la ciencia de datos tiene un gran impacto ya que ofrece una variedad de herramientas y métodos que permite analizar fenómenos naturales desde diferentes puntos con el objetivo de recolectar datos o información que permita generar planes de acción y prevención a las diferentes entidades de socorro en caso de desastres.
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Inicialmente se plantea el escenario bajo el cual se desarrolla el modelo, una vez se tiene claro el escenario, se selecciona el conjunto de datos necesarios para el diseño del modelo, donde se realiza un proceso de limpieza y pre-procesamiento que tiene como objetivo eliminar los valores que no se necesitan y campos vacíos, en esta fase también se realiza la estrategia para adecuar el set de datos con los campos o variables que están vacías y son necesarias para continuar con el desarrollo del modelo. Una vez los datos han pasado por la fase de limpieza, se realiza una reducción de la dimensión del set de datos, cuando se tienen listos los datos se procede a la selección del paradigma bajo el cual se realiza el modelo: predictivo, en el siguiente paso se selecciona el algoritmo de minería de datos, para este proyecto se selecciona: redes neuronales, una vez se tienen los pasos anteriores, se procede a aplicar las redes neuronales para generar un modelo de datos predictivo y la implementación de los datos analizados. Finalmente, es importante destacar que en temas relacionados con ciencias de la tierra, la ciencia de datos tiene un gran impacto ya que ofrece una variedad de herramientas y métodos que permite analizar fenómenos naturales desde diferentes puntos con el objetivo de recolectar datos o información que permita generar planes de acción y prevención a las diferentes entidades de socorro en caso de desastres.The present project aims to propose a predictive data model for preparing for a seismic event in the city of Cali. The methodology used in the project was SEMMA and KDD which allows an analysis of the data and development of the complete model thanks to its 5 steps. Initially, the scenario under which the model is developed is proposed, once the scenario is clear, the set of data necessary for the design of the model is selected, where a cleaning and pre-processing process is carried out that aims to eliminate the values that are not needed and empty fields, in this phase the strategy is also carried out to adapt the data set with the fields or variables that are empty and are necessary to continue with the development of the model. Once the data has gone through the cleaning phase, a reduction of the size of the data set is carried out, when the data is ready, the paradigm under which the model is made is selected: predictive, in the following step select the data mining algorithm, for this project select: neural networks, once you have the previous steps, proceed to apply the neural networks to generate a predictive data model and the implementation of the analyzed data. Finally, it is important to note that on issues related to earth sciences, data science has a great impact since it offers a variety of tools and methods that allow the analysis of natural phenomena from different points in order to collect data or information that allows generate action and prevention plans for the different disaster relief entitiesPasantía de investigación (Ingeniero en Informática)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2021PregradoIngeniero(a) en Informática83 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería InformáticaDepartamento de Operaciones y SistemasFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniería InformáticaRedes neurales (Computadores)Minería de datosNeural networks (Computer science)Data miningModelo predictivoRedes neuronalesModelo predictivo de datos de eventos sísmicos en la ciudad de Cali.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Aitana Soluciones ERP y CRM. 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Modelo predictivo de datos de eventos sísmicos en la ciudad de Cali.

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