dc.contributorMorales, Roberto
dc.contributorJiménez, Miguel
dc.creatorTorres De La Espriella, Daniel Antonio
dc.date2021-06-11T13:03:00Z
dc.date2021-06-11T13:03:00Z
dc.date2021
dc.date.accessioned2023-10-03T19:12:52Z
dc.date.available2023-10-03T19:12:52Z
dc.identifierTorres, D. (2021) Modelo de minería de datos para la optimización de matrices de mantenimiento en revisiones de vehículos de la marca Chevrolet. Trabajo de maestría. Recuperado de https://hdl.handle.net/11323/8372
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11323/8372
dc.identifierCorporación Universidad de la Costa
dc.identifierREDICUC - Repositorio CUC
dc.identifierhttps://repositorio.cuc.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9168968
dc.descriptionThe purpose of this research is to implement a data mining model for the optimization of maintenance arrays in vehicle reviews of the Chevrolet brand. The type of research was applied, retrospective, cross-sectional, descriptive, documentary, aiming at the solution of a problem or need, where part of the information was obtained before starting the study and during the development of the investigation, complying with the procedures established in the investigation phases and the methodology related to CRISP-DM data mining , conformed by six (6) phases: Business understanding, Data understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation and Deployment, which allowed to fulfill the objectives of the research, improving the quality of service evaluations, quantity of vehicles in maintenance and the reduction of maintenance times.
dc.descriptionLa presente investigación tiene como objeto de estudio implementar un modelo de minería de datos para la optimización de matrices de mantenimiento en revisiones de vehículos de la marca Chevrolet. El tipo de investigación fue del tipo aplicada, retrospectiva, transversal, descriptivo, documental, pretendiendo la solución de un problema o necesidad, donde parte de la información fue obtenida antes de iniciar el estudio y durante el desarrollo de la investigación, dando cumplimiento a los procedimientos establecidos en las fases de la investigación y la metodología relacionada con minería de datos CRISP-DM, conformada por seis(6) fases: Comprensión del negocio, Comprensión de los datos, Preparación de Datos, Modelamiento, Evaluación y Despliegue, las cuales permitieron dar cumplimiento a los objetivos de la investigación, logrando mejorar las evaluaciones de calidad del servicio, cantidad de vehículos en mantenimiento y la reducción de tiempos de mantenimientos.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherCorporación Universidad de la Costa
dc.publisherMaestría en Ingeniería
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dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectData mining
dc.subjectQuality of service
dc.subjectVehicle maintenance
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectCalidad de servicio
dc.subjectMantenimiento de vehículos
dc.titleModelo de minería de datos para la optimización de matrices de mantenimiento en revisiones de vehículos de la marca Chevrolet
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeText
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typehttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa


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