Forecasting con Python, caso de estudio: visitas a las redes sociales en Ecuador con machine learning
| Páginas | 15-29 |
| Fecha | 01 Febrero 2024 |
| Fecha de publicación | 01 Febrero 2024 |
| Autor | Fabricio Marcillo,Rebeca Rosado,Pedro Zambrano,Joan Velastegui,Graciela Morales,Luis Lagla,Alejandro Herrera |
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Forecasting con Python, caso de estudio: visitas a las redes sociales en Ecuador con machine learning. pp. 15 - 29 /
Volumen 5, número 2, edición especial / DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i2.126
Fecha de recepción: 06 / 11 / 2023
Fecha de aceptación: 18 / 01 / 2024
Fecha de publicación: 20 / 02 / 2024
Instituto Superior Tecnológico Universitario Rumiñahui
Forecasting con Python, caso de estudio: visitas a las redes sociales en Ecuador
con machine learning
Forecasting with Python, case study: visits to social networks in Ecuador with machine learning
Fabricio Marcillo1 , Rebeca Rosado2, Pedro Zambrano3, Joan Velastegui4, Graciela Morales5, Luis Lagla6,
Alejandro Herrera7
1 Instituto Superior Tecnológico Japón, fmarcillo@itsjapon.edu.ec, Quito, Ecuador
2 Instituto Superior Tecnológico Japón, rerosadol@itsjapon.edu.ec, Quito, Ecuador
3 Instituto Superior Tecnológico Japón, pczambranoa@itsjapon.edu.ec, Quito, Ecuador
4 Instituto Superior Tecnológico Japón, jmvelasteguih@itsjapon.edu.ec, Quito, Ecuador
5 Instituto Superior Tecnológico Japón, ggmoraless@itsjapon.edu.ec, Quito, Ecuador
6 Instituto Superior Tecnológico Japón, lalaglac@itsjapon.edu.ec, Quito, Ecuador
7 Instituto Superior Tecnológico Japón, amherrerap@itsjapon.edu.ec, Quito, Ecuador
Autor para correspondencia: fmarcillo@itsjapon.edu.ec
RESUMEN
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.
Palabras clave: ARIMA, Backtesting, Redes sociales, Machine learning
ABSTRACT
This article emphasizes the importance of respect in the use of social networks in Ecuadorian society,
highlighting their diversity and the need to foster constructive dialogue rather than harmful online
confrontation. A methodology employing machine learning techniques and statistical modeling, such
as the ARIMA model, is provided to predict web traffic on social networks in Ecuador. In addition,
various backtesting strategies are discussed to evaluate and improve the accuracy of the model over
time. The results indicate significant growth in the number of social network users in Ecuador, with a
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