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http://repobib.ubiobio.cl/jspui/handle/123456789/3727
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| Título : | Análisis comparativo de dos técnicas de predicción de datos de covid-19 en Chile utilizando herramientas de análisis de datos R y RapidMiner |
| Autor : | Torres Avilés, Rodrigo Ariel
Silva Castro, Paula Alejandra -- paulaalejandra.scastro@gmail.com
Universidad del Bío-Bío. Departamento de Sistemas de Información (Chile) |
| Palabras clave : | MINERIA DE DATOS
COVID-19 (ENFERMEDAD)-TRANSMISION-MEDICIONES
RAPIDMINER (PROGRAMA PARA COMPUTADOR)-USOS
SERIES DE TIEMPO
REDES NEURONALES
PREDICCION
DATA MINING
NEURAL NETWORK
FORESCAST
TIME SERIES |
| Fecha de publicación : | 2021 |
| Resumen : | La presente investigación realiza un análisis comparativo entre el rendimiento de técnicas de minería de datos para predecir contagios diarios de COVID – 19 en Chile. La predicción de contagios es fundamental en estos tiempos ya que puede evitar la propagación del virus. Los datos fueron obtenidos directamente desde el Ministerios de Salud de Chile, institución dedicada a brindar salud a todos los ciudadanos chilenos. Las técnicas a utilizar en esta investigación son series de tiempo y redes neuronales. Dichas técnicas fueron aplicadas en dos softwares, RapidMiner y RStudio |
| Descripción : | Memoria (Ingeniera Civil en Informática) -- Universidad del Bío-Bío. Concepción, 2021. |
| URI : | http://repobib.ubiobio.cl/jspui/handle/123456789/3727 |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería Civil en Informática
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