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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorArboleda Mazo, Walter Hugo-
dc.contributor.authorOrozco Carvajal, Leydy Johana-
dc.date.accessioned2019-10-24T21:57:40Z-
dc.date.available2019-10-24T21:57:40Z-
dc.date.issued2017-09-01-
dc.identifier.issn2027-3916-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11254/957-
dc.description.abstractEn las ciencias computacionales, la visualización de información con frecuencia requiere el uso de métodos sofisticados, de forma que se pueda mostrar información importante, resultado de la relación entre las variables. Es así como mediante proyecciones y regresiones usando modelamiento de ecuaciones estructurales, se pueden tomar decisiones y ver aspectos no visibles en otro tipo de visualizaciones; para la realización de esta forma de obtener conocimiento, se usan frameworks y herramientas que reciben como insumo los valores entregados por las variables, haciendo posible para el usuario final que el análisis de información de forma dinámica e interactiva sea cada vez más fácil.es_CO
dc.language.isoeses_CO
dc.publisherCorporación Universitaria Adventistaes_CO
dc.subjectModelamiento de ecuaciones estructuraleses_CO
dc.subjectDesicioneses_CO
dc.subjectCorrelaciónes_CO
dc.subjectVisualización de informaciónes_CO
dc.subjectAnálisis de la informaciónes_CO
dc.subjectBig dataes_CO
dc.titleFrameworks para visualización y análisis de volúmenes de datos en Big Data usando modelamiento de ecuaciones estructuraleses_CO
dc.typeArticlees_CO
Aparece en las colecciones: No.19 (2017)

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