Comportamiento de la producción de café en Colombia usando técnicas de analítica de datos
El objeto de este estudio fue la identificación de tendencias en la producción de café. Donde se analizaron estadísticas cafeteras a nivel nacional, considerando reportes de la Organización Internacional del Café (ICO), el Sistema de Información Agropecuaria y la Federación Nacional de Cafeteros (FN...
- Autores:
-
Mejía Peña , Carlos Alberto
Rincón Sanz, Juan Martin
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores
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Data analysis
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Inteligencia de negocios
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El objeto de este estudio fue la identificación de tendencias en la producción de café. Donde se analizaron estadísticas cafeteras a nivel nacional, considerando reportes de la Organización Internacional del Café (ICO), el Sistema de Información Agropecuaria y la Federación Nacional de Cafeteros (FNC). Los factores relacionados con la variabilidad climática, el incremento del precio de producción, la escasez de mano de obra y la volatilidad del precio del café afectan la industria cafetera y pueden ser causas estructurales de las tendencias decrecientes en la producción, encontradas en algunos países productores y en algunos departamentos tradicionalmente caficultores de Colombia. La inteligencia de negocios, vela por la democratización de los datos, por tener una madurez de ellos y contar con una analítica predicativa. |
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Olavsrud, Big Data Causes Concern and Big Confusion.Disponible en:http://w w w. c i o . c o m / a r t i c l e / 7 0 0 8 0 4 / B i g _D a t a _ C a u s e s _ C o n c e r n _ a n d _ B i g _Confusion?page=2&taxonomyId=3002, 2012. hadoop.apache.org, Disponible en: http://hadoop.apache.org/, 2013. Chuck Lam, Hadoop in Action, Publisher: Manning Publications Co., Stamford, 2011. Cloudera.com, Cloudera, Inc. Disponible en: http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/why-cloudera/hadoop-and-big-data.html, 2013. Chuck Lam, Hadoop in Action, Publisher: Manning Publications Co., Stamford, 2011. hadoop.apache.org, Disponible en: http://hadoop.apache.org/, 2013. Diego Ojeda, Colombia cumple 25 años sin poder superar la producción de café de 1991, Disponible: https://www.elespectador.com/economia/colombia-cumple-25-anos-sin-poder-superar-la-produccion-de-cafe-de-1991-articulo-727276, 7 Dic 2017. 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En LXXXIICongreso Nacional de Cafeteros, celebrado en Bogotá. Federación Nacional de Cafeteros de Colombia. (2015b). Unidos por la rentabilidad del caficultor. En LXXXIICongreso Nacional de Cafeteros, celebrado en Bogotá. Federación Nacional de Cafeteros de Colombia. (2015b). Unidos por la rentabilidad del caficultor. En LXXXIICongreso Nacional de Cafeteros, celebrado en Bogotá. El Tiempo (2016a, 2 jun.). El fenómeno del Niño le costó al país 1,6 billones de pesos. El Tiempo. Recuperado de http://www.eltiempo.com/estilo-de-vida/ciencia/impacto-del-fenomeno-del-nino-en-colombia-2016/16609985 El Espectador (2016, 16 marzo). Fenómeno de El Niño ha afectado cerca de 1,5 millones de sacos de café. El Espectador. En: http://www.elespectador.com/noticias/economia/fenomeno-de-el-nino-ha-afectado-cerca-de-15-millones-de-articulo-622565. El Tiempo (2016b, 16 marzo). El fenómeno del Niño (sic) dejará pérdidas por $0,5 billones al café. El Tiempo. Recuperado de http://www.eltiempo.com/economia/sectores/perdida-de-cafeteros-por-el-fenomeno-de-el-nino/16538839. Turbay, S., Nates, B., Jaramillo, F. L., Vélez, J. J. &Ocampo, O. L . (2014). Adaptación a la variabilidad climática entre los caficultores de las cuencas de los ríos Porce y Chinchiná, Colombia. Investigaciones Geográficas, Boletín del Instituto de Geografía, 0(85), 95-112. Recuperado de http://doi.org/10.14350/rig.42298. Quintero, L. & Rosales, M. (2014). El mercado mundial del café: tendencias recientes, estructura y estrategias de competitividad. Visión Gerencial, 13(2), 291-307. Departamento Nacional de Planeación -DNP-. (2011). Documento CONPES 3700. Estrategia Institucional para la articulación de políticas y acciones en materia de cambio climático en Colombia. Bogotá: DNP. Federación Nacional de Cafeteros de Colombia -FNC-. (2011). Comportamiento de la industria cafetera colombiana 2011. Bogotá: FNC. Federación Nacional de Cafeteros de Colombia. 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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessMeneses Escobar , Carlos AugustoMejía Peña , Carlos AlbertoRincón Sanz, Juan Martin2022-06-01T16:53:50Z2022-06-01T16:53:50Z2021https://hdl.handle.net/11059/14124Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeEl objeto de este estudio fue la identificación de tendencias en la producción de café. Donde se analizaron estadísticas cafeteras a nivel nacional, considerando reportes de la Organización Internacional del Café (ICO), el Sistema de Información Agropecuaria y la Federación Nacional de Cafeteros (FNC). Los factores relacionados con la variabilidad climática, el incremento del precio de producción, la escasez de mano de obra y la volatilidad del precio del café afectan la industria cafetera y pueden ser causas estructurales de las tendencias decrecientes en la producción, encontradas en algunos países productores y en algunos departamentos tradicionalmente caficultores de Colombia. La inteligencia de negocios, vela por la democratización de los datos, por tener una madurez de ellos y contar con una analítica predicativa.The object of this study was the identification of trends in coffee production. Where coffee statistics were analyzed at the national level, considering reports from the International Coffee Organization (ICO), the Agricultural Information System and the National Federation of Coffee Growers (FNC). Factors related to climate variability, increased production prices, labor shortages, and coffee price volatility affect the coffee industry and may be structural causes of the declining trends in production found in some producing countries. and in some traditionally coffee-growing departments of Colombia. Business intelligence ensures the democratization of data, for having a maturity of them and having a predictive analytics.TABLA DE CONTENIDO INTRODUCCIÓN ................................................................................. 1 CAPITULO I. ....................................................................................... 2 1. GENERALIDADES .......................................................................... 2 1.1 PROBLEMA .................................................................................. 2 1.2 JUSTIFICACIÓN ........................................................................... 5 1.3 OBJETIVOS .................................................................................. 6 1.3.1 Objetivo General ......................................................................... 6 1.3.2 Objetivos Específicos ................................................................. 6 1.4 METODOLOGIA ............................................................................ 7 CAPITULO II. ...................................................................................... 9 2. ESTADO DEL ARTE ....................................................................... 9 2.1 MARCO CONCEPTUAL ................................................................ 9 2.2 MARCO TEORICO .......................................................................12 2.2.1 Apache Hadoop .........................................................................12 2.3 MARCO REFERENCIAL ..............................................................15 2.4 MARCO HISTORICO ...................................................................16 CAPITULO III .....................................................................................17 3. IDENTIFICACION DE FACTORES SOCIOECONOMICOS Y AMBIENTALES ..................................................................................17 3.1 RELACION ENTRE LAS EXPORTACIONES Y EL PRECIO EN LOS MERCADOS CONTRA LA PRODUCCION DEL CAFE ..............19 3.2 APORTE .......................................................................................21 3.3 CAPTACION DE LA INFORMACION ...........................................21 3.4 MANEJO DE LA INFORMACION .................................................23 3.5 VISUALIZACION ..........................................................................24 3.5 ANALISIS DE LA INFORMACION ................................................30 CAPITULO IV. ....................................................................................39 4. RESULTADOS ...............................................................................39 CAPITULO V. .....................................................................................41 5. CONCLUSIONES ...........................................................................41 CAPITULO VI. ....................................................................................43 6. BIBLIOGRAFIA ...............................................................................43PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computación52 Páginaapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríasPereira000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadoresBusiness data processingData analysisData processingInteligencia de negociosAnálisis del caféExportación - Café ColombianoCommoditiesDashBoardsApache HadoopComportamiento de la producción de café en Colombia usando técnicas de analítica de datosTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisZDNet.com, CBS Interactive,What is “Big Data?”. Disponible en: http://www.zdnet.com/ topic-big-data/, 2013.thinkupapp.com,(2012). Disponible en:http://thinkupapp.com/, 2012.E. Dans. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de Pereirabdigital@metabiblioteca.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