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El presente estudio tiene como objetivo proyectar de manera fiable el comportamiento de las entidades financieras vigiladas en el sector de microcréditos en Colombia, utilizando modelos de series temporales con un enfoque ...

En Colombia, las fallas e interrupciones en la distribución eléctrica son un desafío creciente, principalmente debido al envejecimiento de la infraestructura y la alta demanda energética. Este estudio tiene como objetivo ...

Análisis predictivo de la cartera de microcréditos de entidades financieras vigiladas en Colombia, mediante un modelo Prophet y visualización interactiva en Power BI
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Aguas Ayazo, Andrés Felipe | 2025

El presente estudio tiene como objetivo proyectar de manera fiable el comportamiento de las entidades financieras vigiladas en el sector de microcréditos en Colombia, utilizando modelos de series temporales con un enfoque práctico y visual. Para ello, se empleó Prophet, una herramienta de predicción basada en series temporales, integrada en Power BI, para elaborar proyecciones a un horizonte de hasta 12 meses utilizando datos históricos correspondientes al período 2016–2024. La visualización interactiva de los resultados dentro de Power BI facilita la interpretación y el uso de la información por parte de los diferentes grupos de interés, permitiendo evaluar el desempeño proyectado de las entidades financieras, identificar posibles riesgos crediticios y apoyar la toma de decisiones estratégicas. Este análisis comparativo también proporciona una reflexión sobre la coherencia de las proyecciones frente a la percepción actual del mercado, fortaleciendo la gestión del riesgo financiero en el sector, tanto para las instituciones como para los clientes.

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Power Predict: Modelo de predicción para fallas en transformadores
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| 2025

En Colombia, las fallas e interrupciones en la distribución eléctrica son un desafío creciente, principalmente debido al envejecimiento de la infraestructura y la alta demanda energética. Este estudio tiene como objetivo diseñar un modelo predictivo para anticipar fallos en los transformadores de redes de distribución eléctrica de media tensión en Yopal, Casanare, utilizando datos históricos de mantenimiento y fallas. La metodología se basa en la analítica predictiva, implementando técnicas de machine learning como regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales para identificar patrones que permitan predecir fallos y optimizar las intervenciones de mantenimiento. El modelo se desarrolla con el propósito de mejorar la eficiencia operativa de las empresas distribuidoras de energía, reduciendo costos asociados a reparaciones imprevistas y aumentando la calidad del servicio. Se recopilan datos sobre fallas, mantenimientos previos y factores externos como condiciones ambientales para diseñar el modelo predictivo. Los resultados esperados incluyen la reducción de interrupciones en el suministro eléctrico y una optimización de los recursos disponibles para el mantenimiento preventivo. El proyecto se llevará a cabo en un periodo total de 52 semanas, con fases de análisis de datos, diseño y validación del modelo, y entrega de recomendaciones finales. En conclusión, la implementación de este modelo predictivo permitirá a las empresas anticiparse a problemas potenciales, mejorando la confiabilidad del servicio eléctrico, reduciendo costos y contribuyendo al desarrollo económico y social de la región.

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