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En el siguiente proyecto se realizó un análisis exploratorio mediante la técnica de limpieza de datos a una base de información proporcionada por la Aeronáutica Civil Nacional Colombiana AEROCIVIL, en donde se evalúo los tiempos de retardos del año 2.018 y se clasifico el rendimiento de las aerolíneas mediante su desempeño durante ese año. Con la información se pretendió identificar el modelo estadístico más adecuado en el que se concentran los datos y las causas de demoras en el aeropuerto Internacional el Dorado en la ciudad de Bogotá. La limpieza y la categorización de datos se llevó a cabo bajo la metodología de analítica de datos, donde se estableció las variables a tratar por medio del sistema de la data, además se determinó el comportamiento de la información durante el año 2.018. Este estudio se hizo con el fin de analizar la información para la toma de decisiones posteriormente con la finalidad de este estudio y así mejorar desde la analítica de datos la competitividad del Dorado. Este proyecto de investigación se hace con el fin de aplicar para mi opción de grado mediante la aplicación del tratamiento de la información a partir de la Analítica de datos, además de aportar información para optimizar el sistema de aviación en el aeropuerto con el fin de que pueda mejorar su competitividad como HUB. In the following project, an exploratory analysis was performed using the data cleaning technique to an information base provided by the Colombian National Civil Aeronautics AEROCIVIL, where the delay times of the year 2018 were evaluated and the performance of the airlines was classified by their performance during that year. With the information, the intention was to identify the most appropriate statistical model in which the data and causes of delays are concentrated at the El Dorado International Airport in the city of Bogotá. The cleaning and categorization of data was carried out under the data analytics methodology, where the variables to be treated were established through the data system, and the behavior of the information was determined during the year 2018. This study was done in order to analyze the information for decision-making later with the purpose of this study and thus improve the competitiveness of El Dorado from data analytics. This research project is done in order to apply for my degree option through the application of information processing from data analytics, in addition to providing information to optimize the aviation system at the airport so that can improve your competitiveness as a HUB. Ingeniero Industrial http://unidadinvestigacion.usta.edu.co Pregrado

Treball Final de Màster Universitari en Sistemes Intel·ligents. Codi: SIU043. Curs: 2016/2017 El problema de mapeo de entidades, o entity matching en inglés, aparece al intentar determinar si dos o más registros apuntan a la misma endidad. Esto lo podemos encon- trar en multitud de escenarios, entre ellos: la extracción de líderes de opinión a partir de publicaciones científicas, detección de bots a partir de publicaciones en twitter, o agre- gación de hoteles procedentes de distintos proveedores. El presente trabajo se centra en éste último escenario tratando de proporcionar un mecanismo de mapeo que, junto con el sistema empleado en la actualidad, permita reducir costes en los recursos humanos dedicados a la comparación manual de los casos que no han podido ser correctamente clasificados de forma automática.

Una curva de demanda diaria confiable contiene información valiosa para realizar distintos análisis, como por ejemplo el cálculo de pérdidas técnicas de energía a partir de flujos de potencia horarios. El propósito de este documento es el de presentar un método para la estimación de una curva de demanda confiable, que pueda ser empleado por los operadores de red para uso en el análisis de sus redes. El método consiste en varias etapas secuenciales, preproceso, limpieza, estimación y ajuste, utilizando MATLAB como herramienta informática con técnicas de minería de datos para la agrupación y depuración de datos. La curva final se ajusta contrastándola con la energía medida y finalmente suavizada para mejorar los resultados Abstract : A curve of reliable daily demand contains valuable information to perform analysis, such as the calculation of energy technical losses from hourly power flows. The purpose of this document is to present a method to estimate a reliable demand curve that can be used by grid operators in the analysis of their networks. The method consists of several sequential stages: pre-processing, data cleaning, estimation and adjustment. It uses MATLAB as a software tool with data mining techniques for grouping and data cleansing. The final curve is adjusted by comparing the measured energy curve to the obtained smoothed curve to improve results Maestría