Near real time anomaly detection & time series dashboard for e-rent platform

dc.contributor.advisor	Sierra Múnera, Alejandro
dc.contributor.author	Manrique Ramírez, Carlos José
dc.date.accessioned	2018-08-21T16:32:48Z
dc.date.accessioned	2020-04-16T16:31:01Z
dc.date.accessioned	2023-05-11T19:30:28Z
dc.date.available	2018-08-21T16:32:48Z
dc.date.available	2020-04-16T16:31:01Z
dc.date.available	2023-05-11T19:30:28Z
dc.date.created	2017
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/115730
dc.description.abstract	Hoy en día a nivel mundial se habla de analítica de datos como un tema esencial para las empresas. Uno de los retos que este tema propone es el de obtener información sobre los procesos del negocio (tales como ingresos, egresos, disponibilidad de inventario, entre otros) de manera ágil y eficiente. Lo que se desarrolla en este proyecto es un componente de software que permite visualizar en un tiempo real suave una serie de gráficas de los ingresos de una empresa que se encarga de rentar camiones a los ciudadanos de Australia, después sobre dichas gráficas detectar anomalías que permitan mejorar la toma de decisiones gerenciales por parte de la empresa.	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Detección de anomalías	spa
dc.subject	Tiempo cercano al real	spa
dc.subject	Series de tiempo	spa
dc.subject	Plataforma eRent	spa
dc.title	Near real time anomaly detection & time series dashboard for e-rent platform	spa

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