Análisis gráfico y explicativo de modelos de clasificación para identificar licitaciones públicas de interés en la Unión Europea.
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Fecha
2024-09
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Editor
Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Software.
Resumen
Este estudio se centra en el análisis de datos mediante gráficos explicativos para mejorar la toma de decisiones en licitaciones públicas. Utilizando una metodología basada en principios de ciencia de datos, se realizó un análisis detallado y sólido de la información relacionada con la adjudicación de contratos en el contexto europeo. Se aplicaron técnicas de regresión y clustering, utilizando el lenguaje de programación Python y sus bibliotecas especializadas, para optimizar la visualización de datos y facilitar la identificación de patrones y tendencias. Este enfoque no solo mejora la eficiencia y transparencia del proceso de licitación, sino que también contribuye a la equidad en la adjudicación de contratos públicos. Los resultados muestran que la metodología utilizada proporciona una base robusta para la gestión de licitaciones, promoviendo resultados más positivos y satisfactorios.
This study focuses on data analysis using explanatory graphics to enhance decision-making in public tenders. Employing a methodology grounded in data science principles, a detailed and robust analysis of information related to contract awarding in the European context was conducted. Regression and clustering techniques, utilizing Python programming language and its specialized libraries, were applied to optimize data visualization and facilitate the identification of patterns and trends. This approach not only improves the efficiency and transparency of the tender process but also contributes to fairness in the awarding of public contracts. The results demonstrate that the methodology provides a strong foundation for tender management, promoting more positive and satisfactory outcomes.
This study focuses on data analysis using explanatory graphics to enhance decision-making in public tenders. Employing a methodology grounded in data science principles, a detailed and robust analysis of information related to contract awarding in the European context was conducted. Regression and clustering techniques, utilizing Python programming language and its specialized libraries, were applied to optimize data visualization and facilitate the identification of patterns and trends. This approach not only improves the efficiency and transparency of the tender process but also contributes to fairness in the awarding of public contracts. The results demonstrate that the methodology provides a strong foundation for tender management, promoting more positive and satisfactory outcomes.
Descripción
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Palabras clave
LICITACIONES PÚBLICAS, UNION EUROPEA, ANÁLISIS DE DATOS, GRÁFICOS EXPLICATIVOS, PUBLIC TENDERS, EUROPEAN UNION, DATA ANALYSIS, EXPLANATORY GRAPHICS