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ECO2015-66593-P

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"BIG DATA" Y DATOS COMPLEJOS EN EMPRESA Y FINANZAS

EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES LA CREACION, DESARROLLO Y APLICACION DE NUEVAS TECNICAS ESTADISTICAS PARA LA DETECCION DE RELACIONES Y LA PREDICCION EN BASES DE DATOS DE GRAN TAMAÑO ("BIG DATA"), QUE INCLUYAN INGENTES MA... ver más

01/01/2015

UC3M

84K€

Presupuesto del proyecto: 84K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

UC3M

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Presupuesto del proyecto 84K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO ES LA CREACION, DESARROLLO Y APLICACION DE NUEVAS TECNICAS ESTADISTICAS PARA LA DETECCION DE RELACIONES Y LA PREDICCION EN BASES DE DATOS DE GRAN TAMAÑO ("BIG DATA"), QUE INCLUYAN INGENTES MASAS DE OBSERVACIONES O DATOS COMPLEJOS (COMO FUNCIONES, VECTORES O MATRICES DE MUY ALTA DIMENSION), O AMBOS, ESTAS BASES DE DATOS COMIENZAN A SER COMUNES EN EL AMBITO DE LA EMPRESA O DE LAS FINANZAS, COMO CONSECUENCIA DE LA EXTRAORDINARIA CAPACIDAD DE ACUMULACION DE DATOS EN LA SOCIEDAD DIGITAL, ESPECIFICAMENTE, SE PRETENDE ALCANZAR LOS SIGUIENTES OBJETIVOS FUNDAMENTALES:1, CREAR NUEVOS PROCEDIMIENTOS PARA ANALIZAR DATOS ATIPICOS MULTIVARIANTES EN PROBLEMAS POCO ESTRUCTURADOS, COMO REDES, MEDIANTE LA IDEA DE PROFUNDIDAD, GENERALIZAR LOS RESULTADOS PARA CONTEXTOS DE DATOS DINAMICOS Y FUNCIONALES, APLICAR ESTOS METODOS PARA IDENTIFICAR CLIENTES CLAVE EN PROBLEMAS DE MARKETING Y LIDERES DE OPINION EN REDES SOCIALES, 2, INVESTIGAR PROBLEMAS GENERALES DE HETEROGENEIDAD EN GRANDES MASAS DE DATOS INCLUYENDO EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS DE CLUSTER, O CLASIFICACION NO SUPERVISADA, PARA DATOS MULTIVARIANTES, SE COMBINARAN METODOS DE MACHINE LEARNING, COMO "SUPPORT VECTOR MACHINES" CON LOS ENFOQUES BASADOS EN LAS DIRECCIONES O ESPACIOS DE MINIMA/MAXIMA KURTOSIS, SE GENERALIZARAN LOS RESULTADOS PARA DATOS DE SERIES TEMPORALES Y FUNCIONALES,3, DISEÑAR NUEVOS PROCEDIMIENTOS DE PREDICCION TANTO DE VARIABLES DISCRETAS, (CLASIFICACION SUPERVISADA O ANALISIS DISCRIMINANTE) COMO CON VARIABLES CONTINUAS (REGRESION) PARA APROVECHAR LAS CARACTERISTICAS PROPIAS DEL BIG DATA CON DATOS ESTATICOS Y DINAMICOS, EN PARTICULAR, CON VARIABLES CONTINUAS SE INVESTIGARA LA CARACTERIZACION DEL DENOMINADO "SUBESPACIO CENTRAL" PARA REDUCIR LA DIMENSION EN PROBLEMAS DE REGRESION ASOCIADOS A BIG DATA, LAS HERRAMIENTAS DESARROLLADAS SE APLICARAN EL ANALISIS DE DATOS SOCIO-ECONOMICOS DE GRAN ESCALA,4, DESARROLLAR NUEVOS METODOS PARA LA REDUCCION DE LA DIMENSION CON GRANDES BANCOS DE SERIES TEMPORALES MULTIVARIANTES Y DATOS FUNCIONALES, UTLIZANDO COMPONENTES PRINCIPALES DINAMICOS, ANALISIS FACTORIAL Y COMPONENTES INDEPENDIENTES, ENTRE OTRAS TECNICAS,5, CONSTRUIR MEDIDAS DE RIESGO COHERENTES PARA CARTERAS MULTIVARIANTES, QUE SEAN COMPUTACIONALMENTE ESCALABLES PARA BIG DATA, ELABORAR PROCEDIMIENTOS BAYESIANOS PARA ESTIMAR LAS PONDERACIONES DE CARTERAS OPTIMAS Y LA PREDICCION DEL VALOR-EN-RIESGO, DESARROLLAR ESTRATEGIAS QUE PERMITAN IMPLEMENTAR LOS PROCEDIMIENTOS CONSIDERADOS PARA CONJUNTOS DE DATOS MUY GRANDES, CONSIDERANDO RESTRICCIONES DE MEMORIA RAM Y EXTENDER LOS MODELOS DINAMICOS DE DECISION PARA LA RESOLUCION DE PROBLEMAS FINANCIEROS DE GRANDES DIMENSIONES, 6, DESARROLLAR TECNICAS DE MINERIA DE DATOS Y ANALISIS FORENSE DE EXPERIMENTOS SOCIALES A GRAN ESCALA, GENERAR NUEVOS ENFOQUES PARA LA DETECCION DE LA POSIBLE MANIPULACION FRAUDULENTA DEL EXPERIMENTO, APLICAR LOS METODOS A DATOS ELECTORALES Y REDES SOCIALES,7, PROPONER ALGORITMOS EFICIENTES Y FIABLES PARA EL ANALISIS DE IMAGENES DE MUY ALTA RESOLUCION, QUE TENGAN USO POTENCIAL EN EMPRESA, Y PROCEDIMIENTOS DE COMPRESION DE IMAGENES QUE APROVECHEN SU CORRELACION ESPACIAL, EXTENDER ESTAS IDEAS PARA EL ANALISIS DE SECUENCIAS DE IMAGENES EN VIDEOS, CON APLICACIONES AL MARKETING, BIG DATA\DATOS FUNCIONALES\SERIES TEMPORALES\DATOS ATÍPICOS\CLASIFICACIÓN\PREDICCIÓN\FINANZAS\MARKETING

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