Publication: Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos utilizando algoritmos de machine learning
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Date
2025
Authors
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Publisher
Corporación Universitaria Remington
Abstract
Este trabajo tiene como propósito central analizar los indicadores macroeconómicos más representativos de Colombia durante el periodo comprendido entre 2005 y 2019, excluyendo de forma intencional los años 2020 a 2022 debido a la distorsión estadística generada por los efectos de la pandemia por COVID-19. A través de técnicas de análisis de datos y herramientas de aprendizaje automático (Machine Learning), se busca identificar patrones, relaciones y comportamientos relevantes en variables como el producto interno bruto (PIB), la inflación (IPC), la tasa de desempleo, la tasa de cambio (TRM) y el salario mínimo legal vigente. El estudio parte de una rigurosa etapa de limpieza, categorización e interpolación de los datos obtenidos de fuentes oficiales como el DANE y el Banco de la República. Posteriormente, se implementaron algoritmos de clasificación supervisada como K-Nearest Neighbors, Random Forest y Análisis Discriminante, a fin de categorizar la tasa de desempleo según su comportamiento anual. Aunque se identificaron modelos con alto desempeño en precisión, el enfoque principal no se limitó a la predicción, sino a la visualización estructurada de los datos y su valor explicativo frente a fenómenos económicos complejos. En línea con lo planteado por James, Witten, Hastie y Tibshirani (2021), el uso de Machine Learning en este contexto permitió detectar correlaciones e interacciones entre variables que no son evidentes mediante métodos estadísticos convencionales, lo cual ofrece un enfoque complementario para la toma de decisiones en política económica, planificación gubernamental y gestión financiera empresarial. Este trabajo representa un primer paso hacia el uso de modelos computacionales accesibles y replicables para el monitoreo de la salud económica del país.
Description
Keywords
Machine Learning, Inflación, Tasa de interés, Desempleo, Aprendizaje automático, Salario, Pib, TRM, Predicción