Este proyecto se centra en la creación de un asistente virtual (Chatbot) dirigido a la comunidad estudiantil de las Instituciones de Educación Superior como herramienta para facilitar el acceso a la información solicitada con frecuencia sobre los procesos de matrícula y calificación de las IES durante los períodos pico de asistencia. Para ello, se utilizó metodología descriptiva para realizar una investigación del tema, que incluyó enfoques de recolección de datos como encuestas y entrevistas. El enfoque Scrum fue adaptado para el desarrollo del proyecto, permitiendo la flexibilidad de un progreso asegurado y la interacción regular con las partes interesadas del proyecto, lo que resultó en un alto grado de productividad. La interacción con el chatbot se realiza a través de una aplicación de teléfono inteligente que parece un chat de mensajería instantánea y se creó utilizando el marco Ionic y la tecnología de interfaz conversacional Dialogflow de Google.
The purpose of this work is to increase the sales of a store devoted to the purchase and sale of soft drinks, even though the store's inventory is overstocked. This occurs as a result of the business's lack of an effective management system that controls product ordering. Additionally, there is no analysis of future sales owing to the variations that may occur because of unforeseen occurrences. The main criterion was that the proprietors of the business submit monthly records from 2017 to July 2019. To accomplish this objective completely, we used the Monte Carlo simulation method to obtain data from August to December 2019; and neural networks to obtain data for all monthly periods in the years 2020, 2021, and 2022, which enabled us to generate records of demand and stock for each of the products. Finally, it was shown that the application of neural networks enables the solution of vehicle control issues, resulting in a maximization of more than 22% of sales, thus achieving the goal and giving an optimum solution to the company.
Contexto: El avance tecnológico facilita el registro y recolección de información de trayectorias GPS. Hoy en día es posible visualizar en los sistemas de información geográfica mapas de redes de carreteras y analizar trayectorias GPS de vehículos que circulan por una ciudad. El análisis inteligente de estos datos lleva a identificar patrones útiles para tomar decisiones en situaciones relacionadas con urbanismo, planeación del transporte, circulación y congestionamiento vehicular, entre otras. Método: El presente trabajo propone un método de extracción de ubicaciones georreferenciales de una red de carreteras que permite realizar diferentes análisis con conjuntos de datos de trayectorias GPS vehiculares, para ello, se utilizó como herramientas el QGIS que es un Sistema de Información Geográfica de software libre y el POSTGIS que permite convertir al sistema de administración de bases de datos PostgreSQL en una base de datos espacial. El método permite automatizar el proceso de extracción de las ubicaciones georreferenciales de una red de carreteras que son cargadas en una base de datos espacial para un análisis posterior con un conjunto de trayectorias GPS. Resultados: Para validar este trabajo se realizaron mediciones a la cantidad de registros obtenidos por el método de extracción de ubicaciones georreferenciales y los que se obtienen del análisis, se definen ocho diferentes consultas que utilizan los conjuntos de datos de trayectorias GPS vehiculares de las ciudades de Guayaquil-Ecuador, Aracaju-Brasil y Beijing-China. Conclusiones: Los resultados obtenidos son favorables y demuestran que el método de extracción es eficaz y permite realizar diferentes análisis de la circulación vehicular en una ciudad.
The work is based on carrying out a comparative analysis of 3 prediction algorithms (Linear Regression, Neural Networks, and KNN), which allow the study of information on georeferential coordinates of moving objects, since through an exhaustive study it will be possible to know the predictions of each one. of them and then proceed to comply with the main objective that is to implement the algorithm with greater accuracy and effectiveness, making use of open Source tools that allow working with Machine Learning and thus be able to analyze the forecasts of traffic congestion that is formed in the surroundings of the University of Guayaquil, because this generates a great inconvenience for students and administrative personnel who belong to this institution and diminish an improvement in sustainable mobility. The methodology used is the Waterfall methodology, as it is a linear model of simple implementation, where each phase of the project was emphasized, allowing possible disorientation of the results to be managed and achieving the development of the proposed project without any inconvenience.
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