MEnggunakan 500 ulasan data terbaru (20 Mei 2026)

El script permite visualizar un dashboard elaborado en una aplicación interactiva desarrollada bajo los paquetes de R: Shiny y la interfaz estandarizada de shinydashboard. Su propósito fundamental es guiar al usuario desde una vista animada de los datos, para conocer la evolución de los datos, hasta presentar resultados econométricos relacionados a la relación entre la Esperanza de Vida y el Crecimiento Económico.

Este proyecto construye un sistema de recomendación de películas basado en reglas de asociación sobre el dataset MovieLens 100K (943 usuarios, 1 682 películas, 100 000 ratings). Se implementan y comparan tres algoritmos clásicos de minería de patrones frecuentes — Apriori, FP-Growth y ECLAT — evaluando su rendimiento en términos de calidad de reglas y tiempo de cómputo. El flujo incluye un análisis exploratorio completo, binarización de ratings (≥ 4 → transacción positiva) y la aplicación de un Clean Algorithm que combina filtro de soporte mínimo y eliminación iterativa de ítems altamente correlacionados. Las reglas resultantes se evalúan con métricas estándar (lift, confianza, conviction, leverage) y se integran en un motor de recomendación por perfil de género cinematográfico. El análisis confirma que los tres algoritmos producen el mismo conjunto de reglas bajo iguales parámetros, con FP-Growth y ECLAT superando a Apriori en eficiencia computacional. Tres de cada cuatro reglas generadas superan los umbrales de calidad (lift > 2, confianza > 0.5), validando la robustez del pipeline.

Análisis geoespacial y mapeo formal de centros urbanos en el departamento de Nariño mediante operadores espaciales en R.

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