Browsing by Subject "Modelo predictivo"

Now showing 1 - 4 of 4
  • Thumbnail Image
    Item
    Análisis descriptivo y predictivo para la vigilancia de los casos de dengue grave en la ciudad de Cali
    (Pontificia Universidad Javeriana de Cali, 2023) Mena Ríos, Andrés Mauricio; Hurtado Murillo, Faber Esteban; Sánchez Andrade, Jefferson; Arango Londoño, David
    Este proyecto de ciencia de datos desarrolla un modelo predictivo que permite estimar la cantidad de casos de dengue grave que ocurren en un determinado momento en la ciudad de Cali. Para eso, se realiza un análisis de la dinámica de la enfermedad, considerando aspectos como la temporalidad, la incidencia geográfica y algunas variables sociodemográficas; además, se construyen modelos predictivos basados en cuatro algoritmos de Machine Learning, el uso de fuentes de datos informales, y la incorporación de una variable novedosa como predictor. La primera parte del proyecto se enfoca en análisis descriptivos del dengue grave en Cali, a partir del procesamiento de los registros históricos oficiales, con el propósito de comprender patrones y tendencias de la enfermedad e identificar factores relacionados con su incidencia. La segunda sección del proyecto gira alrededor de la determinación del mejor modelo para predecir la cantidad de casos de dengue en Cali, haciendo uso de una variedad de recursos de la ciencia de datos para la construcción, evaluación y análisis de los candidatos.
  • Thumbnail Image
    Item
    Desarrollo de un modelo predictivo para el precio de importación de pesticidas en Colombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Ramírez Méndez, Edisson Miguel; Ramírez Amariz, Luis Felipe; González Gómez, Daniel Enrique
    La agricultura ha sido crucial para la supervivencia y el desarrollo humano, proporcionando los alimentos básicos para la dieta mundial. Sin embargo, en Colombia, la dependencia de insumos importados como insecticidas, fungicidas y herbicidas afecta significativamente los costos de producción agrícola debido a las fluctuaciones del mercado internacional. Este aumento en los precios, reflejado en el Índice de Precios al Consumidor (IPC), impacta en el costo de vida y la calidad de vida en el país. Para abordar este problema, se propone el desarrollo de un modelo predictivo para estimar los precios de estos insumos agrícolas importados. Utilizando datos de la Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales de Colombia (DIAN) desde 2001, el proyecto tiene como objetivo crear una herramienta que permita pronosticar los precios y ayudar a posicionar los productos agrícolas con precios más competitivos. El estudio incluye la introducción, formulación del problema, objetivos, marco de referencia, metodología, análisis de datos, evaluación del modelo, implementación y validación.
  • Thumbnail Image
    Item
    Modelo predictivo de machine learning para otorgar créditos a afiliados reportados negativamente
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Reina Torres, María José; Torres Valencia, Cristian
    Este proyecto ha culminado en la creación de un modelo predictivo de Machine Learning que identifica potenciales beneficiarios de créditos entre los afiliados de una entidad de bienestar familiar en Colombia, minimizando el riesgo para la compañía. El objetivo principal era ampliar el acceso a servicios crediticios, promoviendo el bienestar de un mayor número de afiliados. Este avance es especialmente relevante para la compañía, ya que los nuevos modelos de otorgamiento de crédito han facilitado el acceso a poblaciones previamente desatendidas. Este enfoque resuena con la misión organizacional de la entidad, al priorizar a personas que podrían no ser el mercado objetivo de otras entidades, pero que representan un valor significativo para esta organización. Esta iniciativa no solo expande el alcance de la compañía, sino que también fortalece su compromiso social. Además de su impacto social, este proyecto ha optimizado la toma de decisiones crediticias, proporcionando un enfoque más preciso y equitativo. Al innovar en la evaluación de riesgos, contribuye a la mejora continua de los procesos internos y a la excelencia operativa de la organización. Esta versión destaca los logros del proyecto de una manera más concisa y estructurada, resaltando su impacto tanto en términos de misión organizacional como en eficiencia operativa.
  • Thumbnail Image
    Item
    Sistema de análisis y predicción del crimen “precrimen”
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Medina Salcedo, Daniel Lorenzo; Arango Londoño, David
    El proyecto presenta una solución innovadora para abordar la criminalidad. Utilizando técnicas avanzadas de ciencia de datos, se procesan datos espaciales y hechos delictivos, buscando mejorar la seguridad ciudadana mediante la predicción de la cantidad de eventos delictivos y la implementación de estrategias preventivas. El objetivo principal del proyecto es construir una herramienta tecnológica que permita predecir la posible comisión de delitos. Los objetivos específicos incluyen la identificación, clasificación y visualización de datos conectando fuentes abiertas y oficiales que disponen de información sobre delitos, la construcción de un modelo predictivo y la apropiación de conocimientos prácticos en gestión de datos, clasificación, visualización y modelos de predicción