Publications by LUISA FERNANDA BELTRÁN RORÍGUEZ A01570690

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30.10.2023

FORM OTRA FORMA DE LIMPIAR LOS DATOS ANÁLISIS EXPLORATORIO DE LOS DATOS Se coloca la base de datos limpia a utilizar. library(readxl) BASELIMPIAFORM <- read_excel("C:\\Users\\luisa\\Documents\\R LUISA\\EVIDENCIA 2\\BASELIMPIAFORM.xlsx") #View(BASELIMPIAFORM) Se le llama a la librería. library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## T...

17613 sym Python (40756 sym/112 pcs) 19 img

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17.10.2023

1.Instalar Paquetes library(readr) library("dplyr") ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union library(cluster) rm(list = ls()) getwd() ## [1] "C:/Users/luisa/Documen...

6467 sym Python (6606 sym/31 pcs) 1 img

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09.10.2023

ACTIVIDAD 1 REGRESIÓN LINEAL #ACTIVIDAD 1 https://rpubs.com/LUISABELROD/1093176 ACTIVIDAD 2 ÁRBOL DE DECISIÓN #ACTIVIDAD 2 https://rpubs.com/LUISABELROD/1093186 ACTIVIDAD 3 ANÁLISIS DE CLUSTERS (IKEA) #ACTIVIDAD 3 https://rpubs.com/LUISABELROD/1093263 ACTIVIDAD 4 SHINYAPP #ACTIVIDAD 4 PARTE 1 https://ooclsa-luisa0f-beltr0n0r.shinyapps.io/ac...

2240 sym

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07.10.2023

ACTIVIDAD 1 REGRESIÓN LINEAL 1.Instalar Paquetes library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union library(readr) library(readr) completa <- read_csv("C:\\U...

6895 sym R (134854 sym/28 pcs) 1 img

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05.10.2023

ACTIVIDAD 3 ANÁLISISDECLUSTERS(IKEA) Teoría #1.Crear base de datos df<- data.frame(x=c(2,2,8,5,7,6,1,4), y=c(10,5,4,8,5,4,2,9)) #2. Determinar el número de grupos grupos <-3 #3.Realizar la clasificación segmentos <-kmeans(df,grupos) segmentos ## K-means clustering with 3 clusters of sizes 5, 2, 1 ## ## Cluster means: #...

6645 sym R (1178814 sym/75 pcs) 5 img

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04.10.2023

REDES NEURONALES ¿QUÉ ES? Una red Neuronal Artificail (ANN) modela la relación entre un conjunto de entradas y una salida, resolviendo un problema de aprendizaje. Un ejempo de aplicación de Redes Neuronales es la recomendación de contenido de Netflix. 1.La recomendación de contenido de Netflix. 2.El Feed de TikTok,o instagram. 1.Instalar...

5324 sym R (3769 sym/20 pcs) 3 img

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04.10.2023

ACTIVIDAD 1 SERIES DE TIEMPO ¿QUÉ ES? Una SERIE DE TIEMPO es una colección de observaciones sobre un determinado fenómeno efectuadas en momentos de tiempo sucesivos, usualmente equiespaciados. EJEMPLO DE SERIES DE TIEMPO 1.Precio de acciones 2.Niveles de inventario 3.Rotación de persona 4.Ventas Instalar librerías #install.packages("for...

5752 sym R (4867 sym/28 pcs) 5 img

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04.10.2023

ACTIVIDAD 1 SHINY APP SENTIMIENTOS #ACTIVIDAD 1 PARTE 1 https://rpubs.com/LUISABELROD/1092032 #ACTIVIDAD 1 PARTE 2 https://ooclsa-luisa0f-beltr0n0r.shinyapps.io/SHINYAPP3/ ACTIVIDAD 2 REDES NEURONALES #ACTIVIDAD 2 https://rpubs.com/LUISABELROD/1093151 ACTIVIDAD 3 PRONÓSTICOS #ACTIVIDAD 3 https://rpubs.com/LUISABELROD/1093153...

347 sym

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04.10.2023

ACTIVIDAD 1 BICI IMPORTAR LA BASE DE DATOS library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union library(readr) rentadebicis <- read_csv("rentadebicis.csv") ## Ro...

8820 sym R (10541 sym/34 pcs) 3 img

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04.10.2023

ACTIVIDAD ÁRBOL DE DECISIÓN TITANIC Importar base de datos library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## intersect, setdiff, setequal, union library(readr) titanic <- read_csv("titanic.csv...

4017 sym R (10218 sym/32 pcs) 6 img