Caracterización de herramientas para el análisis de datos

Este trabajo se enfoca en realizar una caracterización de herramientas del análisis de datos específicamente en alguno de sus campos y también se describen algunos de los conceptos que tienen mayor impacto en el proyecto, este proyecto se enfoca en ayudar a las pequeñas y medianas empresas que no ap...

Full description

Autores:
Espitia Rey, Jershon Orlando
Torres Rodríguez, Jared David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/7028
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/7028
Palabra clave:
Systems engineer
Tool characterization
Analysis of data
Micro businesses
Information analysis
Information processing
Information science
Social networks
Big data & analytics
Technological innovations
Ingeniería de sistemas
Microempresas
Análisis de información
Procesamiento de información
Ciencias de la información
Innovaciones tecnológicas
Caracterización de herramientas
Análisis de datos
Redes sociales
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
id UNAB2_d0d974c9b8f208e8eaac8d6671a0bb24
oai_identifier_str oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/7028
network_acronym_str UNAB2
network_name_str Repositorio UNAB
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Caracterización de herramientas para el análisis de datos
dc.title.translated.eng.fl_str_mv Characterization of tools for data analysis
title Caracterización de herramientas para el análisis de datos
spellingShingle Caracterización de herramientas para el análisis de datos
Systems engineer
Tool characterization
Analysis of data
Micro businesses
Information analysis
Information processing
Information science
Social networks
Big data & analytics
Technological innovations
Ingeniería de sistemas
Microempresas
Análisis de información
Procesamiento de información
Ciencias de la información
Innovaciones tecnológicas
Caracterización de herramientas
Análisis de datos
Redes sociales
title_short Caracterización de herramientas para el análisis de datos
title_full Caracterización de herramientas para el análisis de datos
title_fullStr Caracterización de herramientas para el análisis de datos
title_full_unstemmed Caracterización de herramientas para el análisis de datos
title_sort Caracterización de herramientas para el análisis de datos
dc.creator.fl_str_mv Espitia Rey, Jershon Orlando
Torres Rodríguez, Jared David
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Calderón Benavides, Maritza Liliana
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Espitia Rey, Jershon Orlando
Torres Rodríguez, Jared David
dc.contributor.cvlac.*.fl_str_mv Calderón Benavides, Maritza Liliana [0000068900]
dc.contributor.googlescholar.*.fl_str_mv Calderón Benavides, Maritza Liliana [XihGBWoAAAAJ]
dc.contributor.scopus.*.fl_str_mv Calderón Benavides, Maritza Liliana [15043558200]
dc.subject.keywords.eng.fl_str_mv Systems engineer
Tool characterization
Analysis of data
Micro businesses
Information analysis
Information processing
Information science
Social networks
Big data & analytics
Technological innovations
topic Systems engineer
Tool characterization
Analysis of data
Micro businesses
Information analysis
Information processing
Information science
Social networks
Big data & analytics
Technological innovations
Ingeniería de sistemas
Microempresas
Análisis de información
Procesamiento de información
Ciencias de la información
Innovaciones tecnológicas
Caracterización de herramientas
Análisis de datos
Redes sociales
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Ingeniería de sistemas
Microempresas
Análisis de información
Procesamiento de información
Ciencias de la información
Innovaciones tecnológicas
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Caracterización de herramientas
Análisis de datos
Redes sociales
description Este trabajo se enfoca en realizar una caracterización de herramientas del análisis de datos específicamente en alguno de sus campos y también se describen algunos de los conceptos que tienen mayor impacto en el proyecto, este proyecto se enfoca en ayudar a las pequeñas y medianas empresas que no aplican estas tecnologías, para que puedan tener una transición lo más eficaz posible, también se explican los campos más significativos para las empresas dentro de los campos del análisis de datos y una guía escrita de un total de 45 herramientas de las cuales se escogen 9 herramientas para realizar una guía un poco más especializada de las mismas para así darle una visión general a las empresas de las posibles oportunidades que tendría al implementar cualquiera de estas herramientas que se mencionan en la guía sin gastar un solo crédito en ello.
publishDate 2019
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-07-24T23:28:15Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-07-24T23:28:15Z
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.local.spa.fl_str_mv Trabajo de Grado
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12749/7028
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional UNAB
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repository.unab.edu.co
url http://hdl.handle.net/20.500.12749/7028
identifier_str_mv instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
reponame:Repositorio Institucional UNAB
repourl:https://repository.unab.edu.co
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv AbdelFattah, M., Galal, D., Hassan, N., Elzanfaly, D. S., & Tallent, G. (2017). A Sentiment Analysis Tool for Determining the Promotional Success of Fashion Images on Instagram. Retrieved from http://web.b.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=4d 1e78a5-ac19-4241-b31b-190331f5f9e2%40pdc-v- sessmgr03&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1saXZl#AN=122443403& db=egs
Azim, M. A., & Bhuiyan, M. H. (2018). Text to Emotion Extraction Using Supervised Machine Learning Techniques. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=b1 03a955-ccbe-40b3-aea7- 935f6107aac0%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1 saXZl#AN=129380864&db=egs
BETANCOURT, G. A. (2005). LAS MÁQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL (SVMs). Retrieved from http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/6895/4139
Boquín, A. (2017). Decide. (2018). Machine Learning: aplicaciones en el mundo empresarial. Retrieved from https://decidesoluciones.es/machine-learning- aplicaciones-en-el-mundo-empresarial/. Retrieved from https://www.incae.edu/es/blog/2017/11/17/machine-learning-que-es-y-por-que- importa.html
Brown, B., & GottliebJosh. (2016). The need to lead in data and analytics. Retrieved from https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our- insights/the-need-to-lead-in-data-and-analytics
Buitinck, L., Louppe, G., Blondel, M., Pedregosa, F., Mueller, A., Grisel, O., … Varoquaux, G. (2013). {API} design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project. In ECML PKDD Workshop: Languages for Data Mining and Machine Learning (pp. 108–122).
Camargo, J. J., Camargo, J. F., & Aguilar, L. J. (2014). Conociendo Big Data. Retrieved from http://www.scielo.org.co/pdf/rfing/v24n38/v24n38a06.pdf
Caparrini, F. S. (2018). Métodos combinados de aprendizaje. Retrieved from http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=106
Cunningham, P., Cord, M., & Delany, S. J. (2008). Supervised Learning. In M. Cord & P. Cunningham (Eds.), Machine Learning Techniques for Multimedia: Case Studies on Organization and Retrieval (pp. 21–49). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-75171-7_2
Decide. (2018). Machine Learning: aplicaciones en el mundo empresarial. Retrieved from https://decidesoluciones.es/machine-learning-aplicaciones-en-el-mundo- empresarial/
Epidat. (2014). REGRESIÓN LOGÍSTICA. Retrieved from https://www.sergas.es/Saude- publica/Documents/1898/Ayuda_Epidat4_Regresion_logistica_Octubre2014.pd f
Fernando Berzal. (n.d.). Clustering. Retrieved from http://elvex.ugr.es/decsai/intelligent/slides/dm/d3 clustering.pdf
Ghahramani, Z. (2004). Unsupervised Learning. In O. Bousquet, U. von Luxburg, & G. Rätsch (Eds.), Advanced Lectures on Machine Learning: ML Summer Schools 2003, Canberra, Australia, February 2 - 14, 2003, Tübingen, Germany, August 4 - 16, 2003, Revised Lectures (pp. 72–112). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-28650-9_5
GNANA SINGH, D. A. A., & LEAVLINE, E. J. (2013). DATA MINING IN NETWORK SECURITY - TECHNIQUES & TOOLS: A RESEARCH PERSPECTIVE. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=7b 1a4c14-e84d-4cf8-a8ee- a5caba7625d2%40sessionmgr4008&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=93654139&db=egs
Gómez Díaz, D., & Pérez de Armas, Marlet Curbelo Valladares, I. (2005). Gestión del conocimiento y su importancia en las organizaciones, XXVI, 37–46. Retrieved from http://www.redalyc.org/pdf/3604/360433559006.pdf
González, A. (2014). ¿Qué es Machine Learning? Retrieved from https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-data/
González González, P., & Bermúdez, T. (2010). Fuentes de información, indicadores y herramientas más usadas por gerentes de Mipyme en Cali, Colombia. Contaduría y Administración. https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2010.235
Google. (2018). Google Trends. Retrieved from https://trends.google.es/trends/?geo=CO
Halweb. (2016). Introducción a DataMining. Retrieved from http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/DM/introduccion- DM.pdf
Hasan, A., Moin, S., Karim, A., & Shamshirband, S. (2018). Machine Learning- Based Sentiment Analysis for Twitter Accounts. Retrieved from http://web.b.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=da d052d3-6eb6-4602-a911- 510f624b57e2%40sessionmgr104&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1s aXZl#AN=128632009&db=egs
Hashtag, F. the. (2018). Follow the Hashtag. Retrieved from https://www.followthehashtag.com/
Ibertech. (2018). ¿Qué es Machine Learning y qué aplicaciones tiene en nuestro día a día? Retrieved from https://www.ibertech.org/que-es-machine-learning-y-que- aplicaciones-tiene-en-nuestro-dia-a-dia-2/
IDashboards. (2019). What is Data Visualization? Retrieved from https://www.idashboards.com/guides/what-is-data-visualization/
ISOTools. (2018). ¿Qué aporta a tu empresa el Business Intelligence? Retrieved from https://www.isotools.org/2018/03/15/que-aporta-a-tu-empresa-el-business- intelligence/
Jamalian, E. (2018). A Hybrid Data Mining Method for Customer Churn Prediction. Engineering, Technology & Applied Science Research. Retrieved from www.etasr.com
Kamthania, D., Pahwa, A., & Madhavan, S. S. (2018). Market Segmentation Analysis and Visualization Using K-Mode Clustering Algorithm for E-Commerce Business. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=c9 bbcbcf-7f86-40c0-9357- 5a9172bcede0%40sessionmgr4010&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=130767863&db=iih
LÓPEZ, F. A. G., & PINILLA, J. E. R. (2013). DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA GUÍA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN AMBIENTE BIG DATAEN LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE COLOMBIA. Retrieved from https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/1320/1/DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA GUÍA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN AMBIENTE BIG DATA EN LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE COLOMBIA.pdf
Luca. (2017). Los 2 tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado y no supervisado. Retrieved from https://data-speaks.luca-d3.com/2017/11/que- algoritmo-elegir-en-ml-aprendizaje.html
Luque, C. M. (2003). Clasificadores Bayesianos. El algoritmo Naïve Bayes. Retrieved from https://www.nebrija.es/~cmalagon/inco/Apuntes/bayesian_learning.pdf
Madrid, U. C. I. de. (n.d.). Análisis de Componentes Principales. Retrieved from http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/AMult/tema3am.pdf
Mapal. (2017). ¿Para qué sirve el Business Intelligence o BI? Retrieved from https://mapalsoftware.com/business-intelligence-para-que-sirve-bi-que-es/
Marr, B. (2018). How Much Data Do We Create Every Day? The Mind-Blowing Stats Everyone Should Read. Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we- create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should- read/#e8b64c160ba9
Mention, S. (2018). Social Mention. Retrieved from http://socialmention.com/
Montesinos García, L. (2014). ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS Y PREDICCIÓN DE EVENTOS EN TWITTER. Retrieved from http://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/130479/cf-montesinos_lg.pdf
NeoAttack. (2018). Concepto de Datamining. Retrieved from https://neoattack.com/neowiki/datamining/
Ontiveros, E., & Sabater, V. L. (2017). Economía de los Datos. Retrieved from https://www.fundacioncarolina.es/wp-content/uploads/2018/11/Libro-Economia- de-los-Datos-Ontiveros.pdf
OpenCourseWare. (2006). ANALISIS DE COMPONENTES INDEPENDIENTES (ICA). Retrieved from https://ocw.upc.edu/sites/all/modules/ocw/estadistiques/download.php?file=115 39/2011/1/52885/tema3_teoria_1-2837.pdf
OpenGeek. (2018). ¿Qué son y para qué sirven los metadatos? Retrieved from http://opengeekservice.cl/sitio/es/blog/67-¿qué-son-y-para-qué-sirven-los- metadatos.html
Oracle. (2018). What Is Big Data? Retrieved from https://www.oracle.com/big- data/guide/what-is-big-data.html
Oracle. (2019). What Is Data Mining? Retrieved from https://docs.oracle.com/cd/B28359_01/datamine.111/b28129/process.htm#DM CON002
PÉREZ, F. S. (2015). BIG DATA. Retrieved from https://www.mincotur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaI ndustrial/RevistaEconomiaIndustrial/395/F SEVILLANO PEREZ.pdf
PIAD, K. C. (2018). DETERMINING THE DOMINANT ATTRIBUTES OF INFORMATION TECHNOLOGY GRADUATES EMPLOYABILITY PREDICTION USING DATA MINING CLASSIFICATION TECHNIQUES. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=12 3ab707-d8d0-4ed8-bf17- cc4d9b452546%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=130528956&db=egs
Plata, U. nacional de la. (2010). Descomposición en Valores singulares(SVD). Retrieved from http://www.mate.unlp.edu.ar/practicas/70_18_0911201012951
PowerData. (2018). Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad. Retrieved from https://www.powerdata.es/big-data
Prieto Gutiérrez, J. juan. (2011). Herramientas para el análisis y monitoreo en Redes Sociales. International Review of Information Ethics, 16, 8. Retrieved from http://www.i-r-i-e.net/inhalt/016/gutierrez.pdf
Quonext. (2016). Principales riesgos en la implantación de un software ERP. Retrieved from https://www.quonext.com/blog/principales-riesgos-en-la- implantacion-de-un-software-erp/
Ranjan, J. (2009). BUSINESS INTELLIGENCE: CONCEPTS, COMPONENTS, TECHNIQUES AND BENEFITS. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 9, 60–70. Retrieved from https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/33997956/9Vol9No1.pdf? AWSAccessKeyId=AKIAIWOWYYGZ2Y53UL3A&Expires=1539349159&Signat ure=%2BTvCa9FLQoj1WZtyNdIORB5R7QU%3D&response-content- disposition=inline%3B filename%3D9Vol9No1.pdf
Resta, M. (2016). VaRSOM: A Tool to Monitor Markets’ Stability Based on Value at Risk and Self-Organizing Maps. Retrieved from http://web.b.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=8a 03957f-4846-4673-adb4-9e386238ce9c%40pdc-v- sessmgr01&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1saXZl#AN=113928794& db=iih
Rodríguez, E. R. (2007). Ajuste de curvas. Retrieved from http://www.geocities.ws/datos_universidad/MNumericos/AjusteDeCurvas.pdf
Rodríguez Suárez, Y., & Amador Díaz, A. (2009). Herramientas de Minería de Datos. Retrieved from http://www.redalyc.org/html/3783/378343637009/
Rouse, M. (2016). Big Data. Retrieved from https://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/big-data
Rouse, M. (2017). Aprendizaje automático (machine learning). Retrieved from https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Aprendizaje-automatico- machine-learning
S., B. S., & N., C. K. (2018). A Systematic Review of Existing Data Mining Approaches Envisioned for Knowledge Discovery from Multimedia. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=e2 4a7539-5376-46cd-89a5- 22558ed39725%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=129478937&db=egs
Sánchez, J. M. B. (2016). Big Data: Algoritmos, tecnología y aplicacione. Retrieved from http://madm.uib.es/wp-content/uploads/2016/06/Jose-Manuel-Benitez- Sanchez-Big-Data-Algoritmos_tecnologia_y_aplicaciones.pdf
SAS. (2019a). Aprendizaje automático, ¿Qué es y por qué es importante? Retrieved from https://www.sas.com/es_co/insights/analytics/machine-learning.html
SAS. (2019b). Data Mining What it is and why it matters. Retrieved from https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/data-mining.html
SAS. (2019c). Visualización de datos ¿Qué es y por qué es importante? Retrieved from https://www.sas.com/es_co/insights/big-data/data-visualization.html
Schroeck, M., Shockle, R., Smart, J., Romero-Morales, D., & Tufano, P. (2012). Analytics: el uso de big data en el mundo real. Retrieved from https://www- 05.ibm.com/services/es/gbs/consulting/pdf/El_uso_de_Big_Data_en_el_mundo _real.pdf
Sinnexus. (2017). La Inteligencia de Negocio en los diferentes departamentos de la empresa. Retrieved from https://www.sinnexus.com/business_intelligence/departamental.aspx
Sinnexus. (2019). Datawarehouse. Retrieved from https://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspx
Tenorio, M. D. (2015). ¿Qué es el análisis del sentimiento? Retrieved from https://manueldelgado.com/que-es-el-analisis-del-sentimiento/
Thompson, J. J., Leung, B. H., Blair, M. R., & Taboada, M. (2017). Sentiment analysis of player chat messaging in the video game StarCraft 2: Extending a lexicon-based model. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=cf1 5a35b-5b9e-4bd5-88ce- 0efd6f52d786%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1 saXZl#AN=125704116&db=egs
TIAN, Y., ÖZCAN, F., ZOU, T., GONCALVES, R., & PIRAHESH, H. (2016). Building a Hybrid Warehouse: Efficient Joins between Data Stored in HDFS and Enterprise Warehouse. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=ad 640465-c34e-4741-b719- 1fa42a0f60f8%40sessionmgr4006&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1s aXZl#AN=119373594&db=iih
Valcárce Asencios, V. (2004). DATAMINING Y EL DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO. Revista de La Facultad de Ingeniería Industrial, 7, 83–86. Retrieved from http://www.redalyc.org/html/816/81670213/
Vozábal, M. (2016). Tools and Methods for Big Data Analysis. Retrieved from https://dspace5.zcu.cz/bitstream/11025/23681/1/Master_Thesis_Miroslav_Voza bal.pdf
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rights.local.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.grantor.spa.fl_str_mv Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad Ingeniería
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Pregrado Ingeniería de Sistemas
institution Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/1/2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/2/2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/3/2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/4/license.txt
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/5/2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/6/2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/7/2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 565040a4a300b284640b47e5fc097edb
02d5b15bce9c26e8b405bd3f917e2588
10d7a9517119c1173f97f5dc59b23bcc
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
64af1dc080c5934e10e7b342649cdd5f
21f6c7e8d27879c448bb77a72cc4bfd2
c35765cdb4d920a9d10255117ba33b5f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unab.edu.co
_version_ 1814278361718980608
spelling Calderón Benavides, Maritza Lilianaa478af73-8b10-4632-aff9-2b9977a8b4e2-1Espitia Rey, Jershon Orlandoc8a994f2-3467-4dd5-bef0-987b3966ae68-1Torres Rodríguez, Jared David6f30a700-c379-483b-a1e2-0d3456240a34-1Calderón Benavides, Maritza Liliana [0000068900]Calderón Benavides, Maritza Liliana [XihGBWoAAAAJ]Calderón Benavides, Maritza Liliana [15043558200]2020-07-24T23:28:15Z2020-07-24T23:28:15Z2019http://hdl.handle.net/20.500.12749/7028instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coEste trabajo se enfoca en realizar una caracterización de herramientas del análisis de datos específicamente en alguno de sus campos y también se describen algunos de los conceptos que tienen mayor impacto en el proyecto, este proyecto se enfoca en ayudar a las pequeñas y medianas empresas que no aplican estas tecnologías, para que puedan tener una transición lo más eficaz posible, también se explican los campos más significativos para las empresas dentro de los campos del análisis de datos y una guía escrita de un total de 45 herramientas de las cuales se escogen 9 herramientas para realizar una guía un poco más especializada de las mismas para así darle una visión general a las empresas de las posibles oportunidades que tendría al implementar cualquiera de estas herramientas que se mencionan en la guía sin gastar un solo crédito en ello.Resumen 4 Planteamiento del problema 5 Justificación 6 Pregunta de investigación 7 Hipótesis 7 Objetivos 8 Objetivo General 8 Objetivos Específicos 8 Marco teórico 9 Estado del arte 21 Metodología 24 Resultados obtenidos 25 Resultados del objetivo número 2 25 Resultados obtenidos del objetivo número 3 54 Presupuesto 118 Conclusiones 120 Recomendaciones para trabajos futuros 121 Referencia Bibliográfica 122PregradoThis work focuses on performing a characterization of data analysis tools specifically in one of its fields and also describes some of the concepts that have the greatest impact on the project, this project focuses on helping small and medium enterprises that do not apply these technologies, so that they can have a transition as effective as possible, the most significant fields for companies within the fields of data analysis are also explained and a written guide of a total of 45 tools from which 9 tools are chosen to make a guide a little more specialized of them to give an overview to the companies of the possible opportunities that would have to implement any of these tools mentioned in the guide without spending a single credit on it.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaCaracterización de herramientas para el análisis de datosCharacterization of tools for data analysisIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTool characterizationAnalysis of dataMicro businessesInformation analysisInformation processingInformation scienceSocial networksBig data & analyticsTechnological innovationsIngeniería de sistemasMicroempresasAnálisis de informaciónProcesamiento de informaciónCiencias de la informaciónInnovaciones tecnológicasCaracterización de herramientasAnálisis de datosRedes socialesAbdelFattah, M., Galal, D., Hassan, N., Elzanfaly, D. S., & Tallent, G. (2017). A Sentiment Analysis Tool for Determining the Promotional Success of Fashion Images on Instagram. Retrieved from http://web.b.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=4d 1e78a5-ac19-4241-b31b-190331f5f9e2%40pdc-v- sessmgr03&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1saXZl#AN=122443403& db=egsAzim, M. A., & Bhuiyan, M. H. (2018). Text to Emotion Extraction Using Supervised Machine Learning Techniques. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=b1 03a955-ccbe-40b3-aea7- 935f6107aac0%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1 saXZl#AN=129380864&db=egsBETANCOURT, G. A. (2005). LAS MÁQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL (SVMs). Retrieved from http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/6895/4139Boquín, A. (2017). Decide. (2018). Machine Learning: aplicaciones en el mundo empresarial. Retrieved from https://decidesoluciones.es/machine-learning- aplicaciones-en-el-mundo-empresarial/. Retrieved from https://www.incae.edu/es/blog/2017/11/17/machine-learning-que-es-y-por-que- importa.htmlBrown, B., & GottliebJosh. (2016). The need to lead in data and analytics. Retrieved from https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our- insights/the-need-to-lead-in-data-and-analyticsBuitinck, L., Louppe, G., Blondel, M., Pedregosa, F., Mueller, A., Grisel, O., … Varoquaux, G. (2013). {API} design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project. In ECML PKDD Workshop: Languages for Data Mining and Machine Learning (pp. 108–122).Camargo, J. J., Camargo, J. F., & Aguilar, L. J. (2014). Conociendo Big Data. Retrieved from http://www.scielo.org.co/pdf/rfing/v24n38/v24n38a06.pdfCaparrini, F. S. (2018). Métodos combinados de aprendizaje. Retrieved from http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=106Cunningham, P., Cord, M., & Delany, S. J. (2008). Supervised Learning. In M. Cord & P. Cunningham (Eds.), Machine Learning Techniques for Multimedia: Case Studies on Organization and Retrieval (pp. 21–49). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-75171-7_2Decide. (2018). Machine Learning: aplicaciones en el mundo empresarial. Retrieved from https://decidesoluciones.es/machine-learning-aplicaciones-en-el-mundo- empresarial/Epidat. (2014). REGRESIÓN LOGÍSTICA. Retrieved from https://www.sergas.es/Saude- publica/Documents/1898/Ayuda_Epidat4_Regresion_logistica_Octubre2014.pd fFernando Berzal. (n.d.). Clustering. Retrieved from http://elvex.ugr.es/decsai/intelligent/slides/dm/d3 clustering.pdfGhahramani, Z. (2004). Unsupervised Learning. In O. Bousquet, U. von Luxburg, & G. Rätsch (Eds.), Advanced Lectures on Machine Learning: ML Summer Schools 2003, Canberra, Australia, February 2 - 14, 2003, Tübingen, Germany, August 4 - 16, 2003, Revised Lectures (pp. 72–112). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-28650-9_5GNANA SINGH, D. A. A., & LEAVLINE, E. J. (2013). DATA MINING IN NETWORK SECURITY - TECHNIQUES & TOOLS: A RESEARCH PERSPECTIVE. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=7b 1a4c14-e84d-4cf8-a8ee- a5caba7625d2%40sessionmgr4008&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=93654139&db=egsGómez Díaz, D., & Pérez de Armas, Marlet Curbelo Valladares, I. (2005). Gestión del conocimiento y su importancia en las organizaciones, XXVI, 37–46. Retrieved from http://www.redalyc.org/pdf/3604/360433559006.pdfGonzález, A. (2014). ¿Qué es Machine Learning? Retrieved from https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-data/González González, P., & Bermúdez, T. (2010). Fuentes de información, indicadores y herramientas más usadas por gerentes de Mipyme en Cali, Colombia. Contaduría y Administración. https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2010.235Google. (2018). Google Trends. Retrieved from https://trends.google.es/trends/?geo=COHalweb. (2016). Introducción a DataMining. Retrieved from http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/DM/introduccion- DM.pdfHasan, A., Moin, S., Karim, A., & Shamshirband, S. (2018). Machine Learning- Based Sentiment Analysis for Twitter Accounts. Retrieved from http://web.b.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=da d052d3-6eb6-4602-a911- 510f624b57e2%40sessionmgr104&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1s aXZl#AN=128632009&db=egsHashtag, F. the. (2018). Follow the Hashtag. Retrieved from https://www.followthehashtag.com/Ibertech. (2018). ¿Qué es Machine Learning y qué aplicaciones tiene en nuestro día a día? Retrieved from https://www.ibertech.org/que-es-machine-learning-y-que- aplicaciones-tiene-en-nuestro-dia-a-dia-2/IDashboards. (2019). What is Data Visualization? Retrieved from https://www.idashboards.com/guides/what-is-data-visualization/ISOTools. (2018). ¿Qué aporta a tu empresa el Business Intelligence? Retrieved from https://www.isotools.org/2018/03/15/que-aporta-a-tu-empresa-el-business- intelligence/Jamalian, E. (2018). A Hybrid Data Mining Method for Customer Churn Prediction. Engineering, Technology & Applied Science Research. Retrieved from www.etasr.comKamthania, D., Pahwa, A., & Madhavan, S. S. (2018). Market Segmentation Analysis and Visualization Using K-Mode Clustering Algorithm for E-Commerce Business. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=c9 bbcbcf-7f86-40c0-9357- 5a9172bcede0%40sessionmgr4010&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=130767863&db=iihLÓPEZ, F. A. G., & PINILLA, J. E. R. (2013). DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA GUÍA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN AMBIENTE BIG DATAEN LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE COLOMBIA. Retrieved from https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/1320/1/DISEÑO Y DESARROLLO DE UNA GUÍA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN AMBIENTE BIG DATA EN LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE COLOMBIA.pdfLuca. (2017). Los 2 tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado y no supervisado. Retrieved from https://data-speaks.luca-d3.com/2017/11/que- algoritmo-elegir-en-ml-aprendizaje.htmlLuque, C. M. (2003). Clasificadores Bayesianos. El algoritmo Naïve Bayes. Retrieved from https://www.nebrija.es/~cmalagon/inco/Apuntes/bayesian_learning.pdfMadrid, U. C. I. de. (n.d.). Análisis de Componentes Principales. Retrieved from http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/AMult/tema3am.pdfMapal. (2017). ¿Para qué sirve el Business Intelligence o BI? Retrieved from https://mapalsoftware.com/business-intelligence-para-que-sirve-bi-que-es/Marr, B. (2018). How Much Data Do We Create Every Day? The Mind-Blowing Stats Everyone Should Read. Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we- create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should- read/#e8b64c160ba9Mention, S. (2018). Social Mention. Retrieved from http://socialmention.com/Montesinos García, L. (2014). ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS Y PREDICCIÓN DE EVENTOS EN TWITTER. Retrieved from http://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/130479/cf-montesinos_lg.pdfNeoAttack. (2018). Concepto de Datamining. Retrieved from https://neoattack.com/neowiki/datamining/Ontiveros, E., & Sabater, V. L. (2017). Economía de los Datos. Retrieved from https://www.fundacioncarolina.es/wp-content/uploads/2018/11/Libro-Economia- de-los-Datos-Ontiveros.pdfOpenCourseWare. (2006). ANALISIS DE COMPONENTES INDEPENDIENTES (ICA). Retrieved from https://ocw.upc.edu/sites/all/modules/ocw/estadistiques/download.php?file=115 39/2011/1/52885/tema3_teoria_1-2837.pdfOpenGeek. (2018). ¿Qué son y para qué sirven los metadatos? Retrieved from http://opengeekservice.cl/sitio/es/blog/67-¿qué-son-y-para-qué-sirven-los- metadatos.htmlOracle. (2018). What Is Big Data? Retrieved from https://www.oracle.com/big- data/guide/what-is-big-data.htmlOracle. (2019). What Is Data Mining? Retrieved from https://docs.oracle.com/cd/B28359_01/datamine.111/b28129/process.htm#DM CON002PÉREZ, F. S. (2015). BIG DATA. Retrieved from https://www.mincotur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaI ndustrial/RevistaEconomiaIndustrial/395/F SEVILLANO PEREZ.pdfPIAD, K. C. (2018). DETERMINING THE DOMINANT ATTRIBUTES OF INFORMATION TECHNOLOGY GRADUATES EMPLOYABILITY PREDICTION USING DATA MINING CLASSIFICATION TECHNIQUES. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=12 3ab707-d8d0-4ed8-bf17- cc4d9b452546%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=130528956&db=egsPlata, U. nacional de la. (2010). Descomposición en Valores singulares(SVD). Retrieved from http://www.mate.unlp.edu.ar/practicas/70_18_0911201012951PowerData. (2018). Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad. Retrieved from https://www.powerdata.es/big-dataPrieto Gutiérrez, J. juan. (2011). Herramientas para el análisis y monitoreo en Redes Sociales. International Review of Information Ethics, 16, 8. Retrieved from http://www.i-r-i-e.net/inhalt/016/gutierrez.pdfQuonext. (2016). Principales riesgos en la implantación de un software ERP. Retrieved from https://www.quonext.com/blog/principales-riesgos-en-la- implantacion-de-un-software-erp/Ranjan, J. (2009). BUSINESS INTELLIGENCE: CONCEPTS, COMPONENTS, TECHNIQUES AND BENEFITS. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 9, 60–70. Retrieved from https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/33997956/9Vol9No1.pdf? AWSAccessKeyId=AKIAIWOWYYGZ2Y53UL3A&Expires=1539349159&Signat ure=%2BTvCa9FLQoj1WZtyNdIORB5R7QU%3D&response-content- disposition=inline%3B filename%3D9Vol9No1.pdfResta, M. (2016). VaRSOM: A Tool to Monitor Markets’ Stability Based on Value at Risk and Self-Organizing Maps. Retrieved from http://web.b.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=8a 03957f-4846-4673-adb4-9e386238ce9c%40pdc-v- sessmgr01&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1saXZl#AN=113928794& db=iihRodríguez, E. R. (2007). Ajuste de curvas. Retrieved from http://www.geocities.ws/datos_universidad/MNumericos/AjusteDeCurvas.pdfRodríguez Suárez, Y., & Amador Díaz, A. (2009). Herramientas de Minería de Datos. Retrieved from http://www.redalyc.org/html/3783/378343637009/Rouse, M. (2016). Big Data. Retrieved from https://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/big-dataRouse, M. (2017). Aprendizaje automático (machine learning). Retrieved from https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Aprendizaje-automatico- machine-learningS., B. S., & N., C. K. (2018). A Systematic Review of Existing Data Mining Approaches Envisioned for Knowledge Discovery from Multimedia. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=e2 4a7539-5376-46cd-89a5- 22558ed39725%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC 1saXZl#AN=129478937&db=egsSánchez, J. M. B. (2016). Big Data: Algoritmos, tecnología y aplicacione. Retrieved from http://madm.uib.es/wp-content/uploads/2016/06/Jose-Manuel-Benitez- Sanchez-Big-Data-Algoritmos_tecnologia_y_aplicaciones.pdfSAS. (2019a). Aprendizaje automático, ¿Qué es y por qué es importante? Retrieved from https://www.sas.com/es_co/insights/analytics/machine-learning.htmlSAS. (2019b). Data Mining What it is and why it matters. Retrieved from https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/data-mining.htmlSAS. (2019c). Visualización de datos ¿Qué es y por qué es importante? Retrieved from https://www.sas.com/es_co/insights/big-data/data-visualization.htmlSchroeck, M., Shockle, R., Smart, J., Romero-Morales, D., & Tufano, P. (2012). Analytics: el uso de big data en el mundo real. Retrieved from https://www- 05.ibm.com/services/es/gbs/consulting/pdf/El_uso_de_Big_Data_en_el_mundo _real.pdfSinnexus. (2017). La Inteligencia de Negocio en los diferentes departamentos de la empresa. Retrieved from https://www.sinnexus.com/business_intelligence/departamental.aspxSinnexus. (2019). Datawarehouse. Retrieved from https://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspxTenorio, M. D. (2015). ¿Qué es el análisis del sentimiento? Retrieved from https://manueldelgado.com/que-es-el-analisis-del-sentimiento/Thompson, J. J., Leung, B. H., Blair, M. R., & Taboada, M. (2017). Sentiment analysis of player chat messaging in the video game StarCraft 2: Extending a lexicon-based model. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=cf1 5a35b-5b9e-4bd5-88ce- 0efd6f52d786%40sessionmgr4007&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1 saXZl#AN=125704116&db=egsTIAN, Y., ÖZCAN, F., ZOU, T., GONCALVES, R., & PIRAHESH, H. (2016). Building a Hybrid Warehouse: Efficient Joins between Data Stored in HDFS and Enterprise Warehouse. Retrieved from http://web.a.ebscohost.com.aure.unab.edu.co/ehost/detail/detail?vid=0&sid=ad 640465-c34e-4741-b719- 1fa42a0f60f8%40sessionmgr4006&bdata=Jmxhbmc9ZXMmc2l0ZT1laG9zdC1s aXZl#AN=119373594&db=iihValcárce Asencios, V. (2004). DATAMINING Y EL DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO. Revista de La Facultad de Ingeniería Industrial, 7, 83–86. Retrieved from http://www.redalyc.org/html/816/81670213/Vozábal, M. (2016). Tools and Methods for Big Data Analysis. Retrieved from https://dspace5.zcu.cz/bitstream/11025/23681/1/Master_Thesis_Miroslav_Voza bal.pdfORIGINAL2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdfTesisapplication/pdf14047741https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/1/2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf565040a4a300b284640b47e5fc097edbMD51open access2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdfLicencia 1application/pdf88151https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/2/2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf02d5b15bce9c26e8b405bd3f917e2588MD52metadata only access2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdfLicencia 2application/pdf777819https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/3/2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf10d7a9517119c1173f97f5dc59b23bccMD53metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54open accessTHUMBNAIL2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4091https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/5/2019_Tesis_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg64af1dc080c5934e10e7b342649cdd5fMD55open access2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11241https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/6/2019_Licencia1_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg21f6c7e8d27879c448bb77a72cc4bfd2MD56metadata only access2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpg2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10794https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/7028/7/2019_Licencia2_Jershon_Orlando_Espitia_Rey.pdf.jpgc35765cdb4d920a9d10255117ba33b5fMD57metadata only access20.500.12749/7028oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/70282022-08-24 12:02:51.001open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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

Publicaciones similares