Integración de actividades realizadas en el módulo 4: regresión lineal, árbol de decisión, clusterización, y shiny app.

Inetgración de las actividades realizadas en módulo 1: regresión lineal, árbol de decisión, shiny app y gastos médicos.

Una empresa ubicada en Carolina del Norte, Estados Unidos, se dedica a gestionar reclamaciones de compensaciones laborales. Como parte de sus operaciones, ha recolectado una cantidad significativa de datos e información. Sin embargo, para poder aprovecharla es necesario realizar un análisis intensivo de la base de datos de las reclamaciones que ha gestionado en los últimos años. Los resultados, permitirán, entre otras cosas, identificar qué factores influyen mayormente en el costo y tiempo de procesamiento de las reclamaciones, con el objetivo principal de mejorar el servicio a los clientes, y reducir costos para la compañía y sus clientes. El proceso de limpieza, y análisis se muestra a continuación, en donde se utilizaron árboles de decisión, clusterización, modelos de regresión lineal, entre otros.

Se realiza un análisis de sentimientos del himno nacional mexicano.

Aplicación del método de regresión lineal para predecir el precio de venta de casa de acuerdo a distintas variables, y para predecir las ventas de un negocio de renta de bicis.

Aplicación del modelo de predicción Árboles de Decisión en dos casos: para analizar la probabilidad de sobrevivir al hundimiento del Titanic, y el diagnóstico del cáncer de mama.

Manejo y limpieza de la base de datos de abarrotes con 22 variables y más de 200,000 registros. También se realizó un ejercicio de Market Basket.