Modelo Predictivo de agroexportaciones para la Región La Libertad aplicando Data Science con RStudio

• Autor: Beltrán Canessa, Pedro Oswaldo
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Santa
• Repositorio: UNS - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uns.edu.pe:20.500.14278/4969
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14278/4969
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Agroindustria exportadora; RStudio; Data Science; Comercio exterior; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el presente trabajo de investigación, el autor, ha planteado una secuencia metodológica que permitirá ayudar, con el soporte de la Ciencia de Datos, a los involucrados en el sector de agroexportación del Valle de Virú, sobre todo en lo que respecta a los productos de mayor demanda, tales como las paltas, espárragos, arándanos y alcachofas. Luego de haber comprobado que no existen entidades que los orienten en cuanto a la toma de decisiones sobre el cultivo de los productos que se perfilan con mayor potencial agroexportador, la necesidad de proveerles información veraz y oportuna se torna imperativa. El método empleado fue el hipotético-deductivo, diseño longitudinal, teniendo como unidad de análisis el Valle de Virú y empleando como herramientas de diagnóstico y análisis la Data Science con RStudio. Se analiza el impacto que tienen las variables climatológicas y económicas en el desarrollo de las agroexportaciones, la importancia de la radiación solar y la tasa de inflación en la evolución de las agroexportaciones. Por último, se elabora un modelo predictivo de los productos que tienen una óptima tendencia al crecimiento de su demanda, así como otros que tienden a la baja. Asimismo, se demostró que nuestra hipótesis, respecto a este modelo de predicción, tiene una certeza no menor del 60%.