| Revista: | Computación y sistemas |
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| Número de sistema: | 000560519 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Pérez Rave, Jorge1 Jaramillo Álvarez, Gloria1 González Echavarría, Favián2 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Medellín, Antioquia. Colombia 2Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería, Medellín, Antioquía. Colombia |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Jul-Sep |
| Volumen: | 24 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 933-956 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en español | El objetivo es proveer una metodología multitareas para estudiar indicadores organizativos de forma automática, usando Ciencia de Datos. Consta de 7 etapas: preparación de datos, análisis univariado, análisis bivariado, patrones de agrupación, reducción de dimensiones, entrenamiento de modelos y validación. Se usa R, RStudio (procesar) y Rmarkdown (visualizar). Se aplica en cuatro casos (dos de manufactura y dos de servicios) y aporta información de utilidad a nivel organizativo y de enseñanza-aprendizaje. La metodología distingue entre indicadores de medios y de respuesta, integra más de 10 métodos de análisis, abarca los tres alcances estadísticos (univariado, bivariado y multivariado) y responde seis preguntas de interés para los analistas. |
| Resumen en inglés | The objective is to provide a multitasking methodology to study business indicators automatically using Data Science. This consists of 7 stages: data preparation, univariate analysis, bivariate analysis, grouping patterns, reduction of dimensions, supervised model training and validation. R, R-Studio (processing) and Rmarkdown (visualization) are used. The methodology is applied on four study cases (two from manufacturing sector and two from services) and provide useful information for firms and teaching-learning processes. The methodology distinguishes between media and response indicators, comprises more than 10 analysis methods, includes the three statistical scopes (univariate, bivariate and multivariate) and automatically answers six questions of interest for analysts. |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Ciencia de datos, Indicadores de negocios, Programación en R, Analítica, Análisis de datos, Metodología de análisis, Procesamiento de datos |
| Keyword: | Data science, Business indicators, R-programming, Analytics, Data analysis, Analysis methodology, Data processing |
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