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Análisis predictivo de una serie temporal mediante modelos clásicos: Aplicación del modelo Deep Learning Prophet, y Looker como herramienta de visualización

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Análisis predictivo de una serie temporal mediante modelos clásicos: Aplicación del modelo Deep Learning Prophet, y Looker como herramienta de visualización

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Vidorreta Fuster, PJ. (2023). Análisis predictivo de una serie temporal mediante modelos clásicos: Aplicación del modelo Deep Learning Prophet, y Looker como herramienta de visualización. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/195517

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Nombre: Vidorreta - Analisis ...
Tamaño: 5.833Mb
Formato: PDF
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Metadatos del ítem

Título: Análisis predictivo de una serie temporal mediante modelos clásicos: Aplicación del modelo Deep Learning Prophet, y Looker como herramienta de visualización
Otro titulo: Predictive Analysis of a time series dataset involving classical models: Application of Prophet as a Deep Learning model and Looker as a visualization tool.
Anàlisi predictiva d'una sèrie temporal mitjançant models clàssics: Aplicació del model Deep Learning Prophet, i Looker com a eina de visualització
Autor: Vidorreta Fuster, Pedro Javier
Director(es): González Ladrón de Guevara, Fernando Raimundo
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Fecha acto/lectura:
2023-07-21
 Fecha difusión:
Resumen:
[ES] El inicio de este proyecto tendrá una base común en la parte de modelos clásicos, compartida con Jose Antonio Amores Coscollá. El trabajo se diferenciará en la parte de modelado Deep Learning y técnicas de visualización. ...[+]


[EN] The beginning of this project will have a common base shared with Jose Antonio Amores Coscollá regarding classical prediction models. This thesis will differentiate itself in the part of Deep Learning modeling techniques ...[+]
Palabras clave: Previsión series temporales , RRHH , ARIMA , Deep Learning , CRISP-DM , Prophet , Time series forecasting
Derechos de uso: Cerrado
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Titulación: Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació
Tipo: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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