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dc.contributor.advisor | García Escudero, Luis Ángel | es |
dc.contributor.author | Pérez Rosado, Federico | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias | es |
dc.date.accessioned | 2019-10-01T18:38:39Z | |
dc.date.available | 2019-10-01T18:38:39Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38311 | |
dc.description.abstract | La actual explosión de información ha dado lugar a un nuevo concepto conocido en la como Big Data, que a su vez ha despertado el interés por tomar decisiones objetivas basadas en los datos. Por ello, resulta de gran interés disponer de aplicaciones estadísticas accesibles para cualquier usuario y desde cualquier dispositivo y distintos entornos de trabajo. Basado en herramientas de análisis estadístico como R o Python y aplicaciones de desarrollo web como Django, este trabajo desarrolla una aplicación de técnicas de análisis clúster robusto, permitiendo un manejo sencillo que cubre casos comunes para distintos usuarios. Se han utilizado las k-medias recortadas como técnica de Análisis Clúster capaz de resistir el efecto de una cierta proporción de observaciones anómalas. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.classification | K-medias | es |
dc.subject.classification | K-medias recortadas | es |
dc.subject.classification | Aplicación web | es |
dc.subject.classification | Python | es |
dc.title | Desarrollo de una aplicación web de Análisis Clúster robusto | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Estadística | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
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- Trabajos Fin de Grado UVa [28700]
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