Ciudades inteligentes y datos abiertos: un Dashboard basado en minería de datos
Investigación Tecnológica
- Autores:
-
Estévez-Blanco, José Arnulfo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/15407
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10983/15407
- Palabra clave:
- DATOS ABIERTOS
DASHBOARD
CIUDADES INTELIGENTES
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AGRUPACIÓN / CLUSTERING
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Velandia-Vega, John Alexánder 026768b1-18a3-4ffa-ab01-797fba1e4b87Estévez-Blanco, José Arnulfoa95b8988-86dc-485a-ad77-d2c470282f23-12018-01-29T20:17:46Z2018-01-29T20:17:46Z2017Investigación TecnológicaSe realizó el análisis de diversos conjuntos de datos de contratos suministrados por datos abiertos con un enfoque en SECOP se buscaron patrones que ayuden a determinar comportamientos por fuera de lo común que se presentan en la actualidad en Colombia. Se realizó un desarrollo progresivo de diferentes etapas que comprende desde la recopilación bibliográfica hasta el procesamiento de los datos extraídos desde datos abiertos, la elaboración de un modelo de minería de datos, análisis de los resultados y publicación en un dashboard. Para la realización de todas las etapas se utilizó la metodología CRISP DM con el fin de obtener valor en los datos suministrados.PregradoIngeniero de SistemasINTRODUCCION 1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 2. OBJETIVOS 3. ALCANCES Y LIMITACIONES 4. METODOLOGÍA 5. MARCO REFERENCIAL 6. ENTENDIMIENTO DEL NEGOCIO 7. PREPARACIÓN DE LOS DATOS 8. EXPLORACIÓN DE LOS DATOS 9. ANÁLISIS DE MODELOS 10. EVALUACIÓN DE LOS MODELOS 11. ARQUITECTURA DE SOFTWARE 12. APLICACIÓN DEL MODELO 13. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 14. EVALUACIÓN DEL MODELO 15. DESPLIEGUE 16. CONCLUSIONES 17. RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍAapplication/pdfEstévez-Blanco, J. A. (2017). Ciudades inteligentes y datos abiertos: un Dashboard basado en minería de datos. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/10983/15407spaFacultad de IngenieríaIngeniería de Sistemas y ComputaciónCHAPMAN, Pete; CLINTON, Julian; KERBER, Randy; KHABAZA, Thomas; REINARTZ, Thomas; SHEARER, Colin y WIRTH, Rüdiger. CRISP-DM 1.0. Step-by-step data mining guide. Pittsburgh: The CRISP-DM consortium, 2000. 76 p.EDDIB, A.J.A.; MOHAMMED, E.M. y CHAHHOU, M. Algorithms and systems for data mining: A survey. En: Colloquium in Information Science and Technology, CIST. Enero, 2015. no. 2.FAYYAD, U., PIATETSKY-SHAPIRO, G., & SMYTH, P. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. En: AI Magazine. Junio – julio, 1996. vol. 17, no. 3.FU, Tak-chung. A review on time series data mining.en: Engineering Applications of Artificial Intelligence. February, 2011. vol. 24, no. 1.GOMEZ ZOTANO, Miguel Angel y BERSINI, Hugues. A Data-driven Approach to Assess the Potential of Smart Cities: The Case of Open Data for Brussels Capital Region. En: Energy Procedia. Marzo – abril, 2017. vol. 111.GORUNESCU, Florin. Data Mining: Concepts and Techniques. Berlin: Morgan Kaufmann, 2011. 360 p.JIMÉNEZ GALINDO, Álvaro y ÁLVAREZ GARCÍA, Hugo. Minería de Datos en la Educación [en línea]. Madrid: Revista Inteligencia En Redes de Comunicación [citado 15 agosto, 2017]. 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