Estudio de los datos de evolución del SARS-CoV-2 en Galicia a través de diferentes fuentes de datos en el primer trimestre del año 2021
Title
Estudio de los datos de evolución del SARS-CoV-2 en Galicia a través de diferentes fuentes de datos en el primer trimestre del año 2021Author(s)
Directors
Ladra, SusanaDate
2021Center/Dept./Entity
Enxeñaría informática, Grao enDescription
Traballo fin de grao. Enxeñaría Informática. Curso 2021/2022Abstract
[Resumen] El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es analizar los datos de evolución del SARS-CoV-2
en Galicia, dividida en siete áreas sanitarias, a través de diferentes fuentes de datos investigadas,
centrándonos en el primer trimestre del año 2021.
Para alcanzar el objetivo marcado, se ha seguido una metodología propia de trabajos de investigación
de datos y sus respectivos pasos adaptados al estudio a realizar, la metodología
CRISP-DM.
Principalmente, después de un esfuerzo por normalizar, tratar y explicar un conjunto de datos
razonable y trabajado, siguiendo todos los pasos necesarios y marcados por la metodología,
se han estudiado diferentes modelos de predicción. Además, se ha empleado la tarea clustering
con aprendizaje no supervisado, basada en k-means para llegar a unas conclusiones y
resultados finales de un análisis descriptivo. [Abstract] The objective of this Final Degree Project is to analyze the evolution data of SARS-CoV-2
in Galicia, divided into seven health areas, through different sources of data investigated, focusing
on the first quarter of the year 2021.
To achieve the established objective, a methodology of data research work has been followed
and its respective steps adapted to the study to be carried out, the CRISP-DM methodology.
Mainly, after an effort to normalize, treat and explain a reasonable and worked data set, following
all the necessary steps and marked by the methodology, different prediction models
have been studied. In addition, the clustering task with unsupervised learning, based on kmeans,
has been used to reach conclusions and final results of a descriptive analysis.
Keywords
COVID-19
Pandemia
Análisis de datos
Método predictivo
Clustering
Pandemia
Análisis de datos
Método predictivo
Clustering