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http://hdl.handle.net/11531/45878
Título : | Big Data. Técnicas de machine learning para la creación de modelos predictivos para empresas |
Autor : | Giménez Abad, María Jesús Centeno Martín-Romero, Alfonso Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales |
Palabras clave : | 53 Ciencias económicas;5302 Econometría;530203 Proyección económica;5306 Economía del cambio tecnológico;530601 Economía de la investigación y del desarrollo |
Fecha de publicación : | 2020 |
Resumen : | Este trabajo de fin de grado empieza describiendo qué es el Big Data para adentrarse en el Análisis Predictivo y en las distintas técnicas que nos ofrece el Machine Learning para crear modelos predictivos a partir de grandes volúmenes de datos. En este trabajo aparecerán explicadas las principales aplicaciones y funciones del Análisis Predictivo para el mundo empresarial, además de un resumen de los algoritmos más empleados por el Machine Learning para elaborar modelos predictivos. Finalmente, he decidido escoger un método de Machine Learning para desarrollar un ejemplo con datos reales a través de la herramienta RStudio. El método escogido es el método clúster o de agrupación. This dissertation begins by describing what Big Data is, and then moves on to Predictive Analysis and the various techniques offered by Machine Learning to create predictive models from large volumes of data. I n this paper, the main applications and functions of Predictive Analysis for the business world will be explained, as well as a summary of the most commonly used algorithms by Machine Learning to build predictive models. Finally, I have decided to choose a method of Machine Learning to develop an example with real data through the tool RStudio. The method I have selected is the cluster method. |
Descripción : | Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Relaciones Internacionales |
URI : | http://hdl.handle.net/11531/45878 |
Aparece en las colecciones: | KE2-Trabajos Fin de Grado |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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