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| Título : | Análisis Exploratorio de Datos del Consumo del Servicio Público de Energía Eléctrica en Bogotá |
| metadata.dc.creator: | Guzmán Vargas, Gersain Sánchez Bernal, Diego |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Cables Pérez, Elio Higinio |
| Palabras clave : | Datos abiertos;Servicios públicos;Energía eléctrica |
| Resumen : | Access to public services has a positive impact on the quality of life of citizens and is currently an intrinsic need of the human condition, impacting in essential factors such as food, health, education, among others. Do not however, socioeconomic conditions of the citizens, or economic problems or coverage of the supplier companies violate the fundamental right to have the basic public services. This research work focuses on seeking a relationship between the different open data variables available in the Single Information System (SUI) performing an analysis of the data of the residential public service of electrical energy of the city of Bogotá Colombia, in order to better understand the consumption behavior and paying subscribers and with a random sample of the data develop a model machine learning that helps predict potential delinquent candidates. |
| metadata.dc.description.tableofcontents: | El acceso a los servicios públicos impacta positivamente en la calidad de vida de los ciudadanos y es actualmente una necesidad intrínseca de la condición humana, impactando en factores primordiales como la alimentación, la salud, la educación, entre otras. No obstante, condiciones socioeconómicas de los ciudadanos, o problemas económicos o de cobertura de las empresas proveedoras vulneran el derecho fundamental de contar con los servicios públicos básicos. El presente trabajo de investigación se centra en un buscar una relación entre las diferentes variables de los datos abiertos disponibles en el Sistema Único de Información (SUI) realizando un análisis de los datos del servicio público domiciliario de energía eléctrica de la ciudad de Bogotá Colombia, con el fin de entender mejor el comportamiento de consumo y pago de los subscriptores y con una muestra aleatoria de los datos desarrollar un modelo de aprendizaje automático que ayude a predecir potenciales suscriptores morosos. |
| URI : | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/6617 |
| Editorial : | Universidad Antonio Nariño |
| metadata.dc.publisher.campus: | Bogotá - Federmán |
| metadata.dc.publisher.faculty: | Facultad de Ingeniería de Sistemas |
| metadata.dc.date.created: | 2021-11-25 |
| metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ |
| Aparece en las colecciones: | Especialización en Gobierno de datos |
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