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dc.contributor.advisorBorges, Rafael
dc.contributor.authorRopero Núñez, Eris Izairal
dc.contributor.otherBorges, Rafael
dc.date.accessioned2026-01-13T15:00:19Z
dc.date.available2026-01-13T15:00:19Z
dc.date.issued2021-01-12
dc.identifier.urihttp://bdigital2.ula.ve:8080/xmlui/654321/23085
dc.descriptionIng. de Sistemasen_US
dc.descriptionCota : QA76.9 D343R66en_US
dc.descriptionBiblioteca : B.I.A.C.I. (siglas: euct)en_US
dc.description.abstractHoy en día los avances tecnológicos y las aplicaciones del área de la estadística y la computación, permiten realizar predicciones de eventos a través de la minería de datos. Esta investigación es de naturaleza exploratoria, es decir, busca dar a conocer a través del descubrimiento de conocimiento específicamente mediante las técnicas de minería de datos como lo son (reglas de asociación y de análisis discriminante) aplicadas a datos del mercado de las criptomonedas, dicha exploración se desarrolla con la metodología de CRISP-DM, este tipo de metodología da orden a la investigación ya que se basa en un conjunto de pasos en las cuales en algunos pasos hay retroalimentación. Se genera posibles predicciones acertadas y coherentes, las simulaciones realizadas en rstudio y minitab arrojaron reglas fuertes y grupos clasificados correctamente todos los grupos dieron por encima del 87%, dando a conocer las bondades de la minería de datos aplicada a este mercado.en_US
dc.format.extentix, 68 hojas : ilustracionesen_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad de Los Andes, Facultad de Ingenieríaen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/en_US
dc.subjectMinería de datosen_US
dc.subjectCriptomonedasen_US
dc.subjectReglas de asociaciónen_US
dc.subjectAnálisis discriminanteen_US
dc.subjectSeries de tiempoen_US
dc.titleMinería de datos aplicada en series de tiempo en el mercado de las criptomonedasen_US
dc.typeThesisen_US


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