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dc.contributor.author | Arboleda Mazo, Walter Hugo | |
dc.contributor.author | Orozco Carvajal, Leydy Johana | |
dc.date.accessioned | 2019-10-24T21:57:40Z | |
dc.date.available | 2019-10-24T21:57:40Z | |
dc.date.issued | 2017-09-01 | |
dc.identifier.issn | 2027-3916 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11254/957 | |
dc.description.abstract | En 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.iso | es | es_CO |
dc.publisher | Corporación Universitaria Adventista | es_CO |
dc.subject | Modelamiento de ecuaciones estructurales | es_CO |
dc.subject | Desiciones | es_CO |
dc.subject | Correlación | es_CO |
dc.subject | Visualización de información | es_CO |
dc.subject | Análisis de la información | es_CO |
dc.subject | Big data | es_CO |
dc.title | Frameworks para visualización y análisis de volúmenes de datos en Big Data usando modelamiento de ecuaciones estructurales | es_CO |
dc.type | Article | es_CO |