Desarrollo de un modelo predictivo de precio de mora de castilla en Bogotá implementando técnicas de aprendizaje automático
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Date
2021Advisor
Zapata Ramírez, Sebastián
Hashtag(s)
# AgriculturaColombiana#MoraDeCastilla
Metadata
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Abstract
El presente proyecto abarca el desarrollo de un modelo predictivo para el precio de mora de castilla para la ciudad de Bogotá, basados en el estado del arte actual e implementando técnicas de aprendizaje automático, tomando como fuente principal de información la dispuesta por CORABASTOS y el DANE, siguiendo los pasos desde el entendimiento del negocio hasta el despliegue propuestas por la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).
Summary in foreign language
This project covers the development of a predictive model for the price of castilla blackberry for the city of Bogota, based on the current state of the art and implementing machine learning techniques, taking as main source of information the one provided by CORABASTOS and DANE, following the steps from business understanding to deployment proposed by the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology.
Palabras clave
Predicciones; Precios; CorabastosCollections
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