Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Castaño Osorio, IvonneVanegas Garavito, Daniel David2025-04-262025-04-262025https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/6915En este trabajo estará enfocado en Ciencia de Datos donde se abordará una estructura basada en una variación de la metodología CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) desarrollada por IBM. El objetivo principal, es guiar el proceso de resolución de problemas mediante el análisis de datos alineados al paso a paso de la metodología que reúne desde la comprensión del problema, la recopilación y preparación de datos, evaluación e implementación de soluciones. Esta metodología, se enfoca en tres aspectos: entender el problema, tener claro ¿Qué se quiere solucionar? y definir ¿Cómo analizar los datos? Elegir las herramientas correctas para estudiar la información y trabajar con los datos, permite crear modelos que ayuden a predecir resultados o entender mejor el problema. Todo esto con el fin de obtener respuestas precisas y soluciones eficientes.18 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025Ciencia de datosMetodología CRISP-DMAnálisis de datosPreparación de datosEvaluación de modelosTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis de datosVentasDéficit