This project builds a predictive text model using natural language processing techniques.

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Trabajo académico desarrollado para la Semana 4 del Seminario de Investigación Cuantitativa de la Maestría en Administración en Salud. El estudio utiliza datos de tuberculosis provenientes de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para analizar la relación entre los indicadores epidemiológicos y los recursos sanitarios mediante un modelo de regresión lineal. Incluye procesos de limpieza, depuración, análisis exploratorio y modelamiento estadístico en RStudio.

DATA110 midterm project

DASHBOARD DEL ANALISIS DE DATOS AVANZAD0

Acerca del conjunto de datos Este conjunto de datos recoge información exhaustiva sobre operaciones logísticas y de cadena de suministro, específicamente de una red logística en el sur de California. Los datos abarcan desde enero de 2021 hasta enero de 2024, e incluyen diversos aspectos del transporte, la gestión de almacenes, la planificación de rutas y el monitoreo en tiempo real. Se incluyen registros detallados por hora de las actividades logísticas, que reflejan las condiciones en áreas urbanas y corredores de transporte caracterizados por un alto tráfico y desafíos operativos dinámicos. El conjunto de datos se recopila de diversas fuentes, como sistemas de seguimiento GPS, sensores IoT, sistemas de gestión de almacenes y proveedores de datos externos. Abarca diferentes modos de transporte, incluyendo camiones, drones y ferrocarril, y proporciona información sobre la eficiencia operativa, los factores de riesgo y la fiabilidad del servicio. Los datos se han anonimizado y procesado para garantizar la privacidad, conservando al mismo tiempo la información necesaria para el análisis.