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Big Data : Análisis y predicción de datos en aerolíneas mediante MongoDB y MLlib
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Villanueva, Iván |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | El proyecto busca analizar la correlacion entre los diversos factores que afectan a la puntualidad de los vuelos en lo Estados Unidos. Se llevara a cabo la implementacion de un sistema de analisis y prediccion, que utiliza las tecnologias de procesamiento no tradicionales como Spark, permitiendo analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Mediante este analisis, se podra crear un modelo de prediccion de los retrasos en los vuelos. Para dicha tarea se utilizara un algoritmo de aprendizaje automatico conocido como GBT Regression, entrenandolo a partir de datos historicos y climaticos. A partir del modelo de prediccion obtenido, se buscaran patrones que permitiran mejorar la eficiencia de los vuelos, asi como prever futuros fallos o problemas. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://ddd.uab.cat/pub/tfg/2018/tfg_85535/informe-final.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
