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dc.contributor.authorOriol Dolz de Espejo, Josées-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas,es_ES
dc.date.accessioned2017-10-05T10:31:19Z-
dc.date.availablees_ES
dc.date.issued2018es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/23051-
dc.descriptionEn colaboración con la start-up francesa Mantic Data, el objetivo del proyecto es crear una interfaz/aplicación que proporcione a los ayuntamientos de París con información útil sobre las medidas macroeconómicas que se quieran tomar. En primer lugar, hace falta crear una base de datos apropiada y ésta se abordará a partir de la recopilación de datos disponibles en Internet (gobierno, fuentes externas, etc). Posteriormente, ajustando el formato de la base de datos al objetivo para que sea lo más eficaz posible, se aplicarán algoritmos y métodos de "Machine Learning", y más concretamente de "Deep Learning", para poder predecir el impacto que podrán tener estas medidas. Finalmente, se procederá a empaquetar el producto bajo una interfaz, desde la que el cliente podrá hacer uso introduciendo sus premisas y objetivos.es_ES
dc.description.abstractLa 'Business Intelligence' (análisis y gestión de datos en una organización o empresa) se está consolidando como herramienta indispensable a la hora de tomar decisiones en el sector privado. Sin embargo, este desarrollo tecnológico se encuentra con retraso en el sector público y en especial en las autoridades locales (ayuntamientos). En esta línea, se quiere contribuir a este cambio en los departamentos de la zona de Île de France (París) en colaboración con la start-up 'Manty'. En primer lugar, se procede a extraer datos macroeconómicos de Internet (web scraping de diversas fuentes de información) para la construcción de una base de datos que sea limpia, ordenada y homogénea. A partir de esta base de datos, se desarrollan indicadores de rendimiento que analicen, comparen y extraigan conclusiones de los datos. Posteriormente, se lleva a cabo la fase de análisis y predicción de datos a partir de algoritmos de Machine Learning en Python. Se incluyen matrices de correlación, estudios específicos sobre los indicadores, clustering y predicción de series temporales de la variable población.es-ES
dc.description.abstract'Business Intelligence' (analysis and data management in an organization or company) has consolidated as an indispensable tool in decision making, especially in the private sector. However, this technological development has yet to be considered seriously in the public sector (e.g. local authorities). Under this scenario, the aim is to contribute to this change in the area of Île de France (Paris), in collaboration with the start-up 'Manty'. First, macroeconomic data is extracted from the Internet (web scraping from different sources of information) in order to build a clean, ordered and homogeneous database. From this database, performance indicators are developed in order to analyze, compare and extract conclusions. Subsequently, the analysis and prediction of the data is carried out, with the help of Machine Learning algorithms in Python. These analyses include: correlation matrices, specific studies on indicators, clustering and prediction of the population variable.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.subject.otherIEM-N (KL0-electronica)es_ES
dc.titleHerramienta de predicción del impacto de políticas macroeconómicases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordsBusiness Intelligence; Big Data; Clusters; Predicción; Macroeconomía; HTML; Pythones-ES
dc.keywordsBusiness Intelligence; Big Data; Clusters; Prediction; Macroeconomy; HTML; Pythonen-GB
Aparece en las colecciones: KL0-Trabajos Fin de Grado

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