Predicción de Texto

Actividad 1 de la asignatura Modelos Estadísticos para la toma de decisiones en el marco de la Maestría en Ciencia de Datos de la Pontificia Universidad Javeriana Cali

El presente estudio tiene como objetivo realizar un análisis holístico de esta base de datos, aplicando técnicas avanzadas de minería de datos y análisis estadístico para identificar patrones, relaciones y segmentaciones relevantes. Para ello, se contempla un proceso inicial de limpieza de datos, garantizando la calidad, coherencia y completitud de la información. Posteriormente, se aplicarán métodos analíticos complementarios: Análisis de Componentes Principales (ACP): Se reducirá la dimensionalidad del conjunto de datos, permitiendo visualizar la estructura de las variables y determinar cuáles son las características clave que influyen en la variación de precios y en la disponibilidad de propiedades en el mercado. Análisis de Conglomerados: Se agruparán las propiedades en segmentos homogéneos según sus características, facilitando la comprensión de las dinámicas específicas de oferta en diferentes zonas de la ciudad y estratos socioeconómicos. Análisis de Correspondencia: Se explorarán las relaciones entre variables categóricas como tipo de vivienda, zona y barrio, con el fin de identificar patrones en el comportamiento del mercado y la preferencia de los consumidores. Visualización de Resultados: Los hallazgos se presentarán mediante gráficos, mapas y otros recursos visuales que faciliten su interpretación y comunicación a la dirección de la empresa, apoyando así la toma de decisiones estratégicas basadas en evidencia. Este enfoque integral permitirá no solo caracterizar el mercado inmobiliario urbano de manera precisa, sino también ofrecer herramientas prácticas para la planificación estratégica y la optimización de la gestión de propiedades, fortaleciendo la posición competitiva de la empresa en el sector.

Automotriz

Figur ini menyajikan analisis postur belanja APBD dari kacamata perbankan institusional (wholesale banking) dan manajemen kas daerah. Menggunakan data realisasi APBD tahun 2024, visualisasi ini membedah pengeluaran 15 Kabupaten/Kota terbesar di Jawa Timur ke dalam dua 'captive market' utama: 1. Ekosistem Payroll ASN (berasal dari Belanja Pegawai) yang menjadi jangkar likuiditas ritel (CASA). 2. Aliran Dana Pihak Ketiga (berasal dari Belanja Barang/Jasa dan Modal) yang merepresentasikan volume transaksi kepada vendor/kontraktor. Pemetaan ini sangat relevan untuk melihat perputaran uang di daerah sekaligus mengukur potensi penetrasi layanan transactional banking, seperti vendor financing, giro korporasi, hingga ekosistem platform digital cash management (direct business).