Title: Analítica de datos para el rendimiento en los cultivos de aguacate Hass en Colombia
Authors: Lozano Vásquez, Cristian Augusto
Suaterna Cabrera, Juan Esteban
Advisor: Calvo Londoño, Jorge Mario
Keywords: Aguacate - Cultivo - Innovaciones tecnológicas
Productividad agrícola - Procesamiento de datos
Analítica de datos
Aprendizaje de máquina
Toma de decisiones
Rendimiento en cultivos
Variables meteorológicas
Issue Date: 2019
Publisher: Bogotá : Universidad Externado de Colombia, 2019
Abstract (Spanish): En el sector agrícola y específicamente los productores agrícolas tienen que tomar decisiones complejas todos los días para sortear los problemas y situaciones durante la administración de la planificación de los cultivos. La estimación del rendimiento constituye una medida pertinente para determinar la eficiencia de los resultados con respecto a los factores que impactan en la producción en los cultivos de aguacate Hass. Aunque existen muchos más factores involucrados en el rendimiento de la producción agrícola para este proyecto se hizo énfasis en las variables meteorológicas, con el propósito de analizar la influencia de las principales variables y obtener un modelo predictivo de analítica de datos que determine el comportamiento del rendimiento con respecto a las variables meteorológicas. Con el objetivo de demostrar los beneficios del uso de la información en la toma de decisiones a través de herramientas de análisis de datos y la facilidad de acceso a estas herramientas, se utilizó la plataforma de Microsoft Machine Learning Studio para procesar y analizar la información obtenida de fuentes abiertas de datos en de portales públicos Colombianos como AGRONET y el IDEAM.
Abstract: In the agricultural sector and specifically agricultural producers have to make complex decisions every day to overcome problems and situations during the administration of crop planning. The yield estímate is a relevant measure to determine the efficiency of the results with respect to the factors that impact production in Hass avocado crops. Although there are many more factors involved in the performance of agricultural production, this project, has emphasis was placed on meteorological variables, with the purpose of analyzing the influence of the main variables and obtaining a predictive model of data analytics that determines performance behavior with respect these variables. In arder to demonstrate the benefits of using information in decision making through data analysis too Is and the ease of access to these tools, the Microsoft Machine Learning Studio platform was used to process and analyze the information downloaded from Colombian's open sources data like AGRONET and IDEAM portals.
Description: 132 páginas
URI: https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/1892
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