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dc.contributor.advisorContreras Guerrero, Javierspa
dc.contributor.authorGarcía Vélez, Gustavo Adolfo
dc.coverage.spatialCalle 100spa
dc.date.accessioned2018-12-24T14:51:33Z
dc.date.accessioned2019-12-30T17:58:57Z
dc.date.available2018-12-24T14:51:33Z
dc.date.available2019-12-30T17:58:57Z
dc.date.issued2018-12-18
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10654/20099
dc.description.abstractLa minería de datos es actualmente una de las áreas con mayor auge y éxito dentro de la informática, al permitir encontrar correlaciones y patrones a partir del análisis de grandes volúmenes de datos. En este sentido, la Geomática es fundamental si los datos se encuentran georreferenciados, aportando el componente espacial del análisis. Una metodología ampliamente utilizada en el desarrollo de proyectos de minería de datos es la denominada CRISP-DM®, compuesta de seis etapas (comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación e implementación), la cual se emplea para el análisis de información georreferenciada proveniente de la red social Twitter®, con el fin de hallar patrones que permitan responder preguntas como: ¿en dónde se generan más trinos geolocalizados en la ciudad de Bogotá? ¿Cuáles son los sectores catastrales de Bogotá en donde sería más probable encontrar un tweet georreferenciado?spa
dc.formatpdfspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Militar Nueva Granadaspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/spa
dc.titleAplicación de la metodología CRISP-DM a la recolección y análisis de datos georreferenciados desde Twitterspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembMINERIA DE DATOSspa
dc.subject.lembSISTEMAS DE RECOLECCION AUTOMATICA DE DATOSspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenieríaspa
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.description.abstractenglishData mining is currently one of the most successful areas in informatics since it allows finding correlations and patterns from analysis of big data. In that sense, Geomatics is fundamental as long as data is georeferenced, by giving the spatial component of the analysis. CRISP-DM® is a widely-used methodology in data mining with six basic steps: business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment, which will be used for analysis of geolocated data from Twitter® social network in order to find patterns and answer questions such as: In what places of Bogotá more georreferenced tweets are generated? In which cadastral sectors is likely to find a located tweet?eng
dc.title.translatedApplication of the CRISP-DM methodology to recollection and analysis of georreferenced data from Twitterspa
dc.subject.keywordsAPIspa
dc.subject.keywordsCRISP-DMspa
dc.subject.keywordsData miningspa
dc.subject.keywordsHot Spot Analysisspa
dc.subject.keywordsKernel Densityspa
dc.subject.keywordsPythonspa
dc.subject.keywordsTwitterspa
dc.subject.keywordsPostgreSQLspa
dc.publisher.programEspecialización en Geomáticaspa
dc.creator.degreenameEspecialista en Geomáticaspa
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.publisher.facultyIngeniería - Especialización en Geomáticaspa
dc.type.dcmi-type-vocabularyTextspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadasspa
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dc.relation.referencesTwitter (2018) Introduction to Tweet JSON. Obtenido de: https://developer.twitter.com/en/docs/tweets/data-dictionary/overview/intro-to-tweet-jsonspa
dc.relation.referencesTwitter (2018) Tweet Object. Obtenido de: https://developer.twitter.com/en/docs/tweets/data-dictionary/overview/tweet-objectspa
dc.relation.referencesBahit, E. (2013) Python para Principantes. Obtenido de: https://librosweb.es/libro/python/spa
dc.relation.referencesParadigma Digital (Noviembre de 2017) ¿Es Python el lenguaje del futuro? Obtenido de: https://www.paradigmadigital.com/dev/es-python-el-lenguaje-del-futuro/spa
dc.relation.referencesPostgreSQL Tutorial (2018) What is PostgreSQL? Obtenido de: http://www.postgresqltutorial.com/what-is-postgresql/spa
dc.relation.referencesESRI (2018) ¿Cómo funciona la Densidad Kernel? Obtenido de: https://pro.arcgis.com/es/pro-app/tool-reference/spatial-analyst/how-kernel-density-works.htmspa
dc.relation.referencesESRI (2018) Distancia Estándar. Obtenido de: http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/standard-distance.htmspa
dc.relation.referencesESRI (2018) Análisis de Puntos Calientes Optimizado. Obtenido de: http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/optimized-hot-spot-analysis.htmspa
dc.relation.referencesESRI (2018) ¿Cómo funciona el análisis de puntos calientes optimizado? Obtenido de: http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/how-optimized-hot-spot-analysis-works.htmspa
dc.relation.referencesESRI (2018) ¿Cómo funciona Análisis de Puntos Calientes (Gi* de Getis-Ord)? Obtenido de: http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-hot-spot-analysis-getis-ord-gi-spatial-stati.htmspa
dc.relation.referencesStone, N. (2017), Social Media Canvassing Using Twitter and WebGIS to Aid in Solving Crime, University of Southern California. Obtenido de: https://spatial.usc.edu/wp-content/uploads/2017/10/Stone_Neil.pdfspa
dc.relation.referencesWageningen University and Research (WUR) Geoscripting (2018) Harvesting Tweets with Python. Obtenido de: http://geoscripting-wur.github.io/PythonWeek/PythonTwitter.html#Python_notebooks_for_the_self_studyspa
dc.relation.referencesPardo, P. (2013) Geolocalizando Tweets con Python. Obtenido de: http://pardozaragoza.blogspot.com/2013/04/capturando-tweets-con-python-tutorial-1.htmlspa
dc.relation.referencesIDECA (Septiembre de 2018) Mapa de Referencia de Bogotá D.C. Obtenido de: https://www.ideca.gov.co/es/servicios/mapa-de-referencia/tabla-mapa-referenciaspa
dc.subject.proposalAnálisis de puntos calientesspa
dc.subject.proposalAPIspa
dc.subject.proposalCRISP-DMspa
dc.subject.proposalDensidad Kernelspa
dc.subject.proposalMinería de datosspa
dc.subject.proposalPythonspa
dc.subject.proposalPostgreSQLspa
dc.subject.proposalTwitterspa


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