Introducción a la detección de anomalías empleando R
| dc.audience | Todo Público | |
| dc.contributor.author | Alonso Cifuentes, Julio César | |
| dc.contributor.author | Serrano Izquierdo, Estefenía | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-20T22:18:24Z | |
| dc.date.available | 2025-10-20T22:18:24Z | |
| dc.date.issued | 2025-10-01 | |
| dc.description.abstract | La tarea de detección de anomalías tiene como finalidad encontrar al individuo (observación) que se comporta de manera diferente a los demás. En otras palabras, se emplea para encontrar aquel caso que no sigue el patrón de las otras observaciones. En el mundo del business analytics nos enfrentamos a preguntas de negocios que implican identificar lo inesperado, lo excepcional, lo que se desvía de lo habitual. Este desafío es fundamental en muchas áreas de las organizaciones: por ejemplo, en la planta de producción se desea detectar el producto anómalo y en el área contable se desea encontrar fraudes. La identificación de lo inesperado, lo excepcional, lo que se desvía de lo habitual, se conoce como la tarea de detección de anomalías. | spa |
| dc.format.extent | 188 páginas | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.18046/EUI/bda.h.8 | |
| dc.identifier.isbn | 9786287814189 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10906/130480 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Icesi | |
| dc.publisher.place | Santiago de Cali | |
| dc.relation.ispartof | Colección: Herramientas del Big Data y Analytics Vol. 8 | |
| dc.rights | EL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos Toda persona que consulte ya sea la biblioteca o en medio electróico podrá copiar apartes del texto citando siempre la fuentes, es decir el título del trabajo y el autor. | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject.proposal | R | spa |
| dc.subject.proposal | Anomalías | spa |
| dc.subject.proposal | Lenguaje estadístico | spa |
| dc.subject.proposal | Big Data Analytics | spa |
| dc.title | Introducción a la detección de anomalías empleando R | spa |
| dc.title.alternative | Introduction to anomaly detection using R | eng |
| dc.type | book | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_2f33 | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/book | |
| dc.type.local | Libro | |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
