Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos utilizando algoritmos de machine learning

Este trabajo tiene como propósito central analizar los indicadores macroeconómicos más representativos de Colombia durante el periodo comprendido entre 2005 y 2019, excluyendo de forma intencional los años 2020 a 2022 debido a la distorsión estadística generada por los efectos de la pandemia por COVID-19. A través de técnicas de análisis de datos y herramientas de aprendizaje automático (Machine Learning), se busca identificar patrones, relaciones y comportamientos relevantes en variables como el producto interno bruto (PIB), la inflación (IPC), la tasa de desempleo, la tasa de cambio (TRM) y el salario mínimo legal vigente. El estudio parte de una rigurosa etapa de limpieza, categorización e interpolación de los datos obtenidos de fuentes oficiales como el DANE y el Banco de la República. Posteriormente, se implementaron algoritmos de clasificación supervisada como K-Nearest Neighbors, Random Forest y Análisis Discriminante, a fin de categorizar la tasa de desempleo según su comportamiento anual. Aunque se identificaron modelos con alto desempeño en precisión, el enfoque principal no se limitó a la predicción, sino a la visualización estructurada de los datos y su valor explicativo frente a fenómenos económicos complejos. En línea con lo planteado por James, Witten, Hastie y Tibshirani (2021), el uso de Machine Learning en este contexto permitió detectar correlaciones e interacciones entre variables que no son evidentes mediante métodos estadísticos convencionales, lo cual ofrece un enfoque complementario para la toma de decisiones en política económica, planificación gubernamental y gestión financiera empresarial. Este trabajo representa un primer paso hacia el uso de modelos computacionales accesibles y replicables para el monitoreo de la salud económica del país.

• Autores: Bohórquez Quintero, José Aníbal
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/7574
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7574
• Palabra clave: Machine Learning; Inflación; Tasa de interés; Desempleo; Aprendizaje automático; Salario; Pib; TRM; Predicción; Covid-19; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Algoritmos
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)