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http://hdl.handle.net/10609/98886
Título : | Estudio de predictores de felicidad a nivel mundial |
Autoría: | Jimbo Granda, María Augusta |
Director: | Rius, Àngels |
Tutor: | Iglesias Allones, Jose Luis |
Resumen : | El objetivo principal de desarrollar este proyecto es el de descubrir factores clave que hacen a la gente más feliz, para lo cual se ha diseñado y construido un modelo de minería de datos. Los datos que se consideran en el desarrollo de este proyecto han sido obtenidos de encuestas históricas correspondientes a los años 2015, 2016 y 2017 en más de 100 países a nivel mundial. Los seis principales factores que constan en cada uno de los datasets y que sirven para evaluar la felicidad en cada país son: producción económica, apoyo social, esperanza de vida, libertad, ausencia de corrupción y generosidad. Para el análisis de los datos del informe se utiliza técnicas de machine learning y minería de datos, la programación se ha desarrollado en el lenguaje R. Según los resultados obtenidos, se concluye o da respuesta a las siguientes preguntas clave: ¿Cuáles son los principales factores que contribuyen a la felicidad? ¿Existen diferencias importantes en dichos factores entre países? ¿Existen diferencias de felicidad en los tres años? ¿Existen relaciones entre las distintas regiones según el nivel de felicidad? - ¿En qué región se encuentran los países más felices y menos felices del mundo?. |
Palabras clave : | minería de datos factores clave felicidad |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | jun-2019 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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