Forecasting con Python, caso de estudio: visitas a las redes sociales en Ecuador con machine learning

Revista Conectividad Pub Date : 2024-02-20 DOI:10.37431/conectividad.v5i2.126

Fabricio Rolando Marcillo Vera, Rebeca Rosado, P. Zambrano, Joan Velastegui, Graciela V Morales, Luis Lagla, Alejandro Herrera

{"title":"Forecasting con Python, caso de estudio: visitas a las redes sociales en Ecuador con machine learning","authors":"Fabricio Rolando Marcillo Vera, Rebeca Rosado, P. Zambrano, Joan Velastegui, Graciela V Morales, Luis Lagla, Alejandro Herrera","doi":"10.37431/conectividad.v5i2.126","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"En este artículo, se enfatiza la importancia del respeto en el uso de las redes sociales en la sociedad ecuatoriana, subrayando su diversidad y la necesidad de fomentar un diálogo constructivo en lugar de la confrontación dañina en línea. Se proporciona una metodología que emplea técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico, como el modelo ARIMA, para predecir el tráfico web en las redes sociales de Ecuador. Además, se discuten diversas estrategias de backtesting para evaluar y mejorar la precisión del modelo a lo largo del tiempo. Los resultados indican un crecimiento significativo en el número de usuarios de redes sociales en Ecuador, con un enfoque en el modelo ARIMA como eficaz para la predicción de series temporales, aunque se sugiere la exploración de enfoques adicionales y mejoras continuas en futuras investigaciones. Este estudio contribuye a comprender mejor el impacto de las redes sociales en la sociedad ecuatoriana y proporciona una base metodológica para pronosticar el tráfico web en estas plataformas en el futuro.","PeriodicalId":498307,"journal":{"name":"Revista Conectividad","volume":"351 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Conectividad","FirstCategoryId":"0","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i2.126","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

En este artículo, se enfatiza la importancia del respeto en el uso de las redes sociales en la sociedad ecuatoriana, subrayando su diversidad y la necesidad de fomentar un diálogo constructivo en lugar de la confrontación dañina en línea. Se proporciona una metodología que emplea técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico, como el modelo ARIMA, para predecir el tráfico web en las redes sociales de Ecuador. Además, se discuten diversas estrategias de backtesting para evaluar y mejorar la precisión del modelo a lo largo del tiempo. Los resultados indican un crecimiento significativo en el número de usuarios de redes sociales en Ecuador, con un enfoque en el modelo ARIMA como eficaz para la predicción de series temporales, aunque se sugiere la exploración de enfoques adicionales y mejoras continuas en futuras investigaciones. Este estudio contribuye a comprender mejor el impacto de las redes sociales en la sociedad ecuatoriana y proporciona una base metodológica para pronosticar el tráfico web en estas plataformas en el futuro.

查看原文本刊更多论文

使用 Python 进行预测，案例研究：利用机器学习对厄瓜多尔社交媒体访问进行预测

本文强调了厄瓜多尔社会在使用社交网络时尊重他人的重要性，突出了社交网络的多样性以及鼓励建设性对话而非有害的网络对抗的必要性。文章提供了一种方法，利用机器学习技术和统计建模（如 ARIMA 模型）来预测厄瓜多尔社交网络上的网络流量。此外，还讨论了各种回溯测试策略，以评估和提高模型随时间推移的准确性。研究结果表明，厄瓜多尔社交网络用户数量大幅增长，ARIMA 模型在时间序列预测方面非常有效，但建议在今后的研究中探索其他方法并继续改进。这项研究有助于更好地了解社交网络在厄瓜多尔社会中的影响，并为今后预测这些平台上的网络流量提供了方法论基础。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Revista Conectividad

自引率

0.00%

发文量