Análisis de la contratación en la administración estadounidense para la predicción de futuras licitaciones

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dc.contributor.advisor Álvarez Rodríguez, José María
dc.contributor.author París Soriano, Francisco
dc.date.accessioned 2017-02-22T12:36:19Z
dc.date.available 2017-02-22T12:36:19Z
dc.date.issued 2017-02-22
dc.date.submitted 2016-10
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/24270
dc.description.abstract En el año fiscal de 2015, el Gobierno Federal de Estados Unidos ha manejado un presupuesto superior al billón de dólares y ha licitado durante el ejercicio más de dos millones y medio de contratos. Existe una gran cantidad de datos sobre los contratos concedidos durante al menos el último quindenio y es accesible a través de un portal gubernamental de forma pública y gratuita. La explotación de estos datos permite obtener una gran cantidad de información de cómo, cuándo, cuánto y dónde se distribuye el presupuesto, generando nuevas oportunidades que sepan aprovechar el valor de la información sintetizada. Si se consigue predecir cuándo van a salir a concurso determinadas oportunidades de negocio se pueden anticipar los recursos humanos, económicos y materiales necesarios por parte de aquellas empresas que puedan estar interesadas en elaborar una oferta para el concurso público. Para ello, en este proyecto se van a procesar los ficheros de datos origen hasta conseguir la información que permita, mediante un modelo matemático o aprendizaje automático, describir cuándo se va a licitar el siguiente tipo de contrato atendiendo a unos parámetros definidos. El reto de procesar la ingente cantidad de información disponible sobre los contratos es asumible gracias a utilidades de big data para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. En este caso es Apache Flink el encargado de tratar los ficheros de contratos hasta transformarlos en series temporales. Esas secuencias de valores se van a abordar con tres modelos diferentes: regresión lineal, redes de neuronas y modelo ARIMA, evaluando el resultado obtenido con cada uno de ellos en función de su capacidad para representar la serie temporal de concesión de contratos.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Ingeniería del conocimiento
dc.subject.other Mineria de datos
dc.subject.other Contratos administrativos
dc.subject.other Big Data
dc.subject.other Diseño de software
dc.subject.other Estados Unidos
dc.title Análisis de la contratación en la administración estadounidense para la predicción de futuras licitaciones
dc.type bachelorThesis
dc.subject.eciencia Informática
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería en Informática
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática
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