Diseño e implementación de un modelo analítico predictivo para el apoyo en la toma de decisiones enfocado en las empresas de telecomunicaciones

Desarrollo basado en modelos matemáticos de regresión lineal múltiple; con los cuales si quiso crear un sistema de Machine Learning el cual permita ayudar a la toma de decisiones empresariales del sector de las telecomunicaciones a partir de estimaciones futuras generadas por el sistema.

Autores:
Anderson Camilo, Barrera Bolivar
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/30071
Palabra clave:
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Diseño e implementación de un modelo analítico predictivo para el apoyo en la toma de decisiones enfocado en las empresas de telecomunicaciones [Tesis de pregrado de Ingeniería de Telecomunicaciones, Universidad Santo Tomas] Repositorio Institucional - Universidad Santo Tomashttp://hdl.handle.net/11634/30071reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coDesarrollo basado en modelos matemáticos de regresión lineal múltiple; con los cuales si quiso crear un sistema de Machine Learning el cual permita ayudar a la toma de decisiones empresariales del sector de las telecomunicaciones a partir de estimaciones futuras generadas por el sistema.This project was based into the multiple regression lineal math model, with this the main objective was created a system which could give support to the business decisition will need to be taken in the future in the TI companys.Ingeniero de Telecomunicacioneshttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería de TelecomunicacionesFacultad de Ingeniería de TelecomunicacionesAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño e implementación de un modelo analítico predictivo para el apoyo en la toma de decisiones enfocado en las empresas de telecomunicacionesMachine LearningPythonLineal regressionStadisticsProgramaciónEstadisticaBases de datosInteligencia artificialPythonRegresión linealModelos matemáticosEstadisticaTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA Bogotá2015. ELABORACIÓN, ANÁLISIS Y EVALUACIÓN CARTAS CONTROL Y DUPLICADOS. 1st ed. [ebook] iGAC, p.1. Available at: <http://igacnet2.igac.gov.co/intranet/UserFiles/File/procedimientos/procedimientos%202008/2017/I40600-03-15-V3%20Elaboracion%20analisis%20y%20evaluacion%20cartas%20control%20y%20duplicados%20CNC.pdf> [Accessed 1 September 2020].Máxima formación -l ¿CÓMO LIDIAR CON LOS DATOS ATÍPICOS (OUTLIERS)?. {En línea }. Julio de 2019. Recuperado en agosto de 2020 disponibles en: https://www.dataquest.io/blog/sci-kit-learn-tutorial/Máxima formación -l ¿CÓMO LIDIAR CON LOS DATOS ATÍPICOS (OUTLIERS)?. {En línea }. Julio de 2019. Recuperado en agosto de 2020 disponibles en: https://www.dataquest.io/blog/sci-kit-learn-tutorial/Revista Scielo – Critical values for six Dixon test. {En línea }. Enero de 2006. Recuperado en agosto de 2020 disponibles en: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1026-87742006000200003Dataquest – Scikit-learn. {En línea }. Noviembre de 2018. 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