dc.contributor.advisor | Rivera Crisóstomo, Renee | |
dc.contributor.author | Fabian Cordova, Jorge Luis | |
dc.date.accessioned | 2019-11-06T17:46:43Z | |
dc.date.available | 2019-11-06T17:46:43Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/38115 | |
dc.description.abstract | En los últimos mundiales realizados por la FIFA, se ha convertido en una atracción para los
aficionados y más cuando tienen como favorito a uno o varios países, pero hay una
interrogante que siempre está presente, qué equipo ganará dicho encuentro.
La minería de datos actualmente se enfoca sobre las diferentes áreas como: medicina,
industria y las telecomunicaciones. En la reciente investigación se aplica la práctica de
exploración de información con el interés de poder determinar la mejor claridad de la
deducción de un encuentro futbolístico en los mundiales.
El análisis de negocio también permitirá a los interesados construir modelos para crear
soluciones y predecir estados futuros.
La presente investigación tiene como finalidad que los interesados o aficionados pueda
contar con el apoyo de una herramienta y una técnica adecuada que les permita analizar los
datos de uno y otro equipo para poder determinar el resultado más acertado, lo cual
representaría una ayuda para los interesados en el fútbol.
Dentro de este proyecto de investigación trabajaremos con indagación de la información,
Árboles de Decisión, Business Analytics que están orientados a la predicción | en_US |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Minería de Datos | es_PE |
dc.subject | Árboles de Decisión | es_PE |
dc.subject | Business Analytics | es_PE |
dc.title | Desarrollo de una solución de Business Analytics para el resultado en los Mundiales de Fútbol | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Lima Este | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistemas de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |