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000108881 005__ 20211216104757.0
000108881 037__ $$aTAZ-TFG-2021-3119
000108881 041__ $$aspa
000108881 1001_ $$aAlmuzara Diarte, Raúl
000108881 24200 $$aMachine learning model to quantify the accordance of work output and objectives in a complex business environment
000108881 24500 $$aModelo de machine learning para la cuantificación del cumplimiento de un plan de trabajo en un entorno empresarial complejo
000108881 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2021
000108881 500__ $$aCon la colaboración de la empresa Distromel.
000108881 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000108881 520__ $$aEn la actualidad, la ciencia de datos y la inteligencia artificial son disciplinas fundamentales para la obtención de información de valor en el mundo empresarial. En este trabajo, se presenta un análisis completo de datos cedidos por la empresa Distromel relativos a la gestión informática de la recogida de residuos urbanos. El objetivo es la creación de una métrica de bondad con la que determinar la calidad de las órdenes de trabajo ejecutadas por los vehículos de recogida. Primeramente, se realiza una adecuada selección y transformación de los datos, así como un estudio de las variables de mayor interés que pueden construirse. Posteriormente, se procede con el diseño de modelos de machine learning que permitan realizar predicciones mediante algoritmos de clasificación y regresión basados en árboles de decisión y redes neuronales. Para cada modelo, se evalúa su capacidad mediante las técnicas estadísticas pertinentes y se muestran los resultados más relevantes para la comprensión del conjunto de datos, así como las implicaciones de las predicciones.<br /><br />
000108881 521__ $$aPrograma conjunto en Física-Matemáticas
000108881 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000108881 700__ $$aÍñiguez Dieste, David$$edir.
000108881 700__ $$aMarías Ferrer, Francisco$$edir.
000108881 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica Teórica$$cFísica Teórica
000108881 7202_ $$aTarancón Lafita, Alfonso$$eponente
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