Ítem
Acceso Abierto
Análisis descriptivo y predictivo del comportamiento del PIB en Colombia por departamento y actividad económica del 2005 al 2021
Título de la revista
Autores
Osorio Leal, Cindy Paola
Zambrano Vargas, Johana Catherin
Morales Aguirre, Sandra Liliana
Fecha
2023-06-16
Directores
Cruz Castro, Daniel Leonardo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
El proyecto se centra en el análisis del indicador económico PIB y la definición del perfil económico de cada departamento durante el periodo comprendido entre 2005 y 2021. El objetivo es identificar el comportamiento, los cambios a lo largo del tiempo y la contribución de cada actividad económica y departamento al crecimiento del país, con el propósito de apoyar la toma de decisiones de inversión y la formulación de políticas públicas. Por lo tanto, se realiza un análisis descriptivo del aporte de los departamentos al PIB nacional, por medio del análisis de segmentación k-means, análisis de correspondencia simple y análisis de trayectoria para los años 2005, 2011 y 2021 con el fin de identificar el perfil económico de los departamentos e identificar los cambios en su estructura económica. Adicionalmente, se realiza un análisis predictivo del PIB trimestral del 2023 teniendo en cuenta variables exógenas. Es importante destacar que se empleará la metodología CRISP-DM que sugiere un ciclo de vida orientado a la minería de datos adaptable y flexible de acuerdo con las necesidades del proyecto, asimismo, la metodología Scrum para priorizar la asignación de roles, enfocado en ciclos de creación de valor semanales que permiten obtener entregables incrementales ajustados de acuerdo con la retroalimentación del product owner.
Abstract
The project aims to analyze the GDP economic indicator and define the productive profile of each department from 2005 to 2021. The main objective is to identify the behavior, changes over time, and the contribution of each economic activity and department to the country's growth. This analysis will provide valuable insights to support investment decision-making and policy formulation. To achieve this, a descriptive analysis of the departments' contribution to the national GDP will be conducted. Various techniques will be employed, including k-means clustering analysis, simple correspondence analysis, and trajectory analysis for the years 2005, 2011, and 2021. The purpose is to identify the productive profile of each department and identify any changes in their economic structure. Furthermore, a predictive analysis of the quarterly GDP for 2023 will be carried out, taking into consideration exogenous variables. This analysis will help in forecasting the economic performance for the upcoming year. It is important to highlight that the project will follow the CRISP-DM methodology, which provides a flexible and adaptable data mining lifecycle tailored to the specific needs of the project. Additionally, the Scrum methodology will be utilized to prioritize role allocation and focus on weekly value creation cycles. This approach allows for incremental deliverables that can be adjusted based on the feedback from the product owner.
Palabras clave
Producto interno bruto (PIB) , Perfil económico , k-means , Análisis descriptivo , Análisis de correspondencia simple , Análisis de trayectoria , Análisis predictivo
Keywords
Gross domestic product (GDP) , Productive profile , k-means , Descriptive analysis , Simple correspondence analysis , Trajectory analysis , Predictive analysis
