Eda de los resultados de las pruebas saber 11 en el departamento del tolima
Este informe presenta un análisis de datos basado en los puntajes del ICFES de los periodos 2017 I y 2017 II, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones en el ámbito empresarial utilizando técnicas de big data, conteniendo la siguiente información. 1. Introducción y Descripción de los Datos: Se...
- Autores:
-
Espinoza Rodriguez , Evelis Ester
Carrascal Contreras , Carlos Arialdo
Cabrera Castro , Yuranis Maria
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/21119
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/21119
- Palabra clave:
- Datos
Consumidores.
Análisis de datos.
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Este informe presenta un análisis de datos basado en los puntajes del ICFES de los periodos 2017 I y 2017 II, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones en el ámbito empresarial utilizando técnicas de big data, conteniendo la siguiente información. 1. Introducción y Descripción de los Datos: Se utilizó una base de datos correspondiente a la información de puntajes ICFES de los periodos 2017 I y 2017 II. Para el procesamiento de datos, se empleó la plataforma Google Colab. Así como también, las bases de datos fueron cargadas y unidas en una lista para formar una nueva variable denominada "df". 2. Proceso de Carga y Unión de Datos: La unión de las bases de datos se ilustra en el documento con gráficos y tablas que muestran el proceso. Una vez creada la dataframe "df", se seleccionó el departamento de Tolima como el foco del análisis. 3. Exploración de Datos: La dataframe resultante para el departamento de Tolima contiene 17,210 filas y 82 columnas. En la exploración de datos se encontraron 12,993 observaciones y variables categorizadas en diferentes tipos: enteras, categóricas y flotantes. Y por último se realizó un análisis detallado de los tipos de datos presentes y los nombres de las variables. 4. Ilustraciones y Ejemplos: El informe incluye varias ilustraciones que muestran los pasos de carga y procesamiento de datos en Google Colab. Se presentan ejemplos específicos de cómo se manejaron y transformaron los datos, incluyendo la selección del departamento de Tolima y la exploración inicial de las variables. 5. Conclusiones: Aunque las conclusiones no están detalladas en el extracto inicial, se presume que el informe proporciona insights sobre la calidad y distribución de los puntajes ICFES en el departamento de Tolima, ofreciendo una base para futuras decisiones empresariales basadas en datos. Este resumen abarca los aspectos clave y el enfoque del documento, destacando el proceso de manejo de datos y el análisis exploratorio realizado. |
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Una vez creada la dataframe "df", se seleccionó el departamento de Tolima como el foco del análisis. 3. Exploración de Datos: La dataframe resultante para el departamento de Tolima contiene 17,210 filas y 82 columnas. En la exploración de datos se encontraron 12,993 observaciones y variables categorizadas en diferentes tipos: enteras, categóricas y flotantes. Y por último se realizó un análisis detallado de los tipos de datos presentes y los nombres de las variables. 4. Ilustraciones y Ejemplos: El informe incluye varias ilustraciones que muestran los pasos de carga y procesamiento de datos en Google Colab. Se presentan ejemplos específicos de cómo se manejaron y transformaron los datos, incluyendo la selección del departamento de Tolima y la exploración inicial de las variables. 5. Conclusiones: Aunque las conclusiones no están detalladas en el extracto inicial, se presume que el informe proporciona insights sobre la calidad y distribución de los puntajes ICFES en el departamento de Tolima, ofreciendo una base para futuras decisiones empresariales basadas en datos. Este resumen abarca los aspectos clave y el enfoque del documento, destacando el proceso de manejo de datos y el análisis exploratorio realizado.Submitted by EVELIS ESTER ESPINOZA RODRIGUEZ (eespinoza@unimagdalena.edu.co) on 2024-06-01T11:03:15Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 2 TRABAJO DE GRADO.pdf: 827597 bytes, checksum: d8b5ae10608e55c0425f89ad1c1fddd4 (MD5) BI_F12_Formato_Licencia_Publicacion_Trabajos_Grado.pdf: 586084 bytes, checksum: a37671557539c02e22eff33277d72114 (MD5)Step: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by CONTADURÍA PÚBLICA CONTADURÍA PÚBLICA(contaduria@unimagdalena.edu.co) on 2024-06-04T14:58:29Z (GMT)Step: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Mirlis Marina Bravo Zabaleta(mbravo@unimagdalena.edu.co) on 2024-06-06T15:02:11Z (GMT)Made available in DSpace on 2024-06-06T15:02:11Z (GMT). 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