Browsing by Subject "Web scraping"

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    Análisis de sentimientos utilizando aprendizaje automático de menciones en twitter para la secretaría de movilidad de Bogotá
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Quiñonez Romero, Luis Eduardo; Carbonell García, Luisa Fernanda; Peralta Alean, Andrés Gabriel; Pabón Burbano, María Constanza
    La evolución de la sociedad moderna ha llevado a la instauración de urbes de gran densidad en donde difícilmente se logra mantener un balance entre las zonas de trabajo, estudio y las zonas residenciales, lo que genera desplazamientos considerables para la población media dentro de su ciclo de cotidianidad. La ciudad de Bogotá no es la excepción a estas condiciones, por lo que la Secretaría de Movilidad asume un reto en la implementación de medidas que agilicen el transporte de los ciudadanos. Un desafío subyacente en la implementación de estas medidas es la medición de su efectividad, donde la percepción de los usuarios juega un papel fundamental en la evolución de los planes de movilidad y la identificación de necesidades y ajustes de las iniciativas actuales. En ese sentido las redes sociales operan como compiladores masivos de percepciones sobre la gestión realizada, generando que la Secretaría enfoque esfuerzos de comunicación sobre la red social twitter, queriendo contar con un mecanismo automatizado que permita identificar las tendencias en cuanto a las percepciones de los usuarios. Para tal fin se pretende desarrollar un análisis de sentimientos con un modelo de clasificación de aprendizaje supervisado, el cual permita, mediante una aplicación en línea usando uno o varios modelos entrenados, identificar y clasificar conjuntos de tweets.
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    Generación de visuales y analíticas a partir de datos obtenidos por un RPA en empresa del sector educativo
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Gaviria Moncayo, Jeison Esteban; Giraldo Mena, Luisa Fernanda; Martínez Arias, Juan Carlos
    Para una compañía cuyo foco es ofrecer educación virtual a bajo costo y de alta calidad, uno de sus mayores retos es lograr conocer el comportamiento de sus usuarios mediante visuales y analíticas que permitan tomar decisiones en pro de su crecimiento. Actualmente, el principal problema se basa en la obtención de los datos, ya que se realiza de manera manual y puede generar errores en la descarga. Además, requiere de recursos humanos dedicados a esta tarea, incrementando los gastos de la compañía a medida que el volumen de datos aumenta. Por este motivo se desarrolló un robot que permite automatizar la descarga de datos para su posterior análisis y visualización. Para ello, inicialmente se realizó una búsqueda de literatura acerca de trabajos relacionados que sirvieron de guía para el desarrollo del proyecto. Posteriormente, se definieron las herramientas a utilizar y su debida documentación. Después, se dio inicio al desarrollo del robot y se realizaron pruebas de funcionamiento con data real. Para finalizar, se desarrollaron visualizaciones y analíticas a partir de los datos obtenidos que permitieron cumplir con el objetivo del proyecto.
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    Modelación del riesgo climático sobre el precio de las viviendas en ciudades costeras de Colombia para el año 2022
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Mosquera Miranda, Adriana Lucia; Joaqui Barandica, Orlando
    Esta investigación modela el efecto del riesgo climático en los precios de las viviendas costeras. Estas zonas son altamente vulnerables a los impactos del cambio climático, por lo cual se esperaría que el precio de las viviendas presente un descuento. Se aplicó web scraping al portal web finca raíz para obtener información del precio de inmuebles en venta, así como su georreferenciación. Después, se obtuvo del sistema NASA POWER los valores de las variables climáticas analizadas para cada localización. Seguidamente, se aplicó el método estadístico de análisis de componentes principales para finalmente proponer un índice que contiene información climática y de oferta de precios de las viviendas, así como una escala para interpretar sus resultados. Se identifica que en las viviendas analizadas el riesgo climático afecta el precio de los inmuebles. Específicamente, al incrementarse la velocidad del viento y las lluvias se genera una disminución en el precio de 12,9% y 1,35% respectivamente. Los resultados también demuestran que las ciudades costeras tienen una mayor exposición al riesgo climático en relación con ciudades de otras zonas del país.