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    Análisis y visualización de desastres naturales en Colombia: Identificación de patrones para la mejora de sistemas de alerta y planificación de contingencias

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    Jdmunevarh.pdf (1.764Mb)
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    Date
    2025-02-15
    Author
    Munevar Herrera, Jefferson Daniel
    Saza Baraceta, Claudia Ximena
    Advisor
    Gaitán Ospina, Rafael

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Análisis y visualización de desastres naturales en Colombia: Identificación de patrones para la mejora de sistemas de alerta y planificación de contingencias AU - Munevar Herrera, Jefferson Daniel AU - Saza Baraceta, Claudia Ximena Y1 - 2025-02-15 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73741 AB - Este proyecto de grado se centra en el desarrollo de una plataforma interactiva de visualización de datos utilizando Power BI para analizar y comprender patrones históricos de desastres naturales en Colombia. Mediante el análisis de eventos como terremotos, incendios e inundaciones, se busca identificar tendencias recurrentes que permitan mejorar los sistemas de alerta y planificación de contingencias. Se emplearon técnicas avanzadas de análisis de datos, como la segmentación mediante clústeres, para categorizar zonas de riesgo y optimizar estrategias de mitigación. Entre los hallazgos más relevantes se destaca que las inundaciones son el evento con mayor impacto en infraestructura, mientras que los incendios forestales son los más frecuentes. Asimismo, los departamentos de Cundinamarca y Antioquia concentran el mayor número de eventos. El análisis trimestral y por clúster permitió identificar patrones estacionales y zonas con vulnerabilidades específicas, lo cual aporta insumos valiosos para la gestión del riesgo a nivel territorial. La plataforma desarrollada proporciona herramientas de visualización dinámica que apoyan la toma de decisiones de entidades gubernamentales y organismos de atención de emergencias. ER - @misc{10596_73741, author = {Munevar Herrera Jefferson Daniel and Saza Baraceta Claudia Ximena}, title = {Análisis y visualización de desastres naturales en Colombia: Identificación de patrones para la mejora de sistemas de alerta y planificación de contingencias}, year = {2025-02-15}, abstract = {Este proyecto de grado se centra en el desarrollo de una plataforma interactiva de visualización de datos utilizando Power BI para analizar y comprender patrones históricos de desastres naturales en Colombia. Mediante el análisis de eventos como terremotos, incendios e inundaciones, se busca identificar tendencias recurrentes que permitan mejorar los sistemas de alerta y planificación de contingencias. Se emplearon técnicas avanzadas de análisis de datos, como la segmentación mediante clústeres, para categorizar zonas de riesgo y optimizar estrategias de mitigación. Entre los hallazgos más relevantes se destaca que las inundaciones son el evento con mayor impacto en infraestructura, mientras que los incendios forestales son los más frecuentes. Asimismo, los departamentos de Cundinamarca y Antioquia concentran el mayor número de eventos. El análisis trimestral y por clúster permitió identificar patrones estacionales y zonas con vulnerabilidades específicas, lo cual aporta insumos valiosos para la gestión del riesgo a nivel territorial. La plataforma desarrollada proporciona herramientas de visualización dinámica que apoyan la toma de decisiones de entidades gubernamentales y organismos de atención de emergencias.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73741} }RT Generic T1 Análisis y visualización de desastres naturales en Colombia: Identificación de patrones para la mejora de sistemas de alerta y planificación de contingencias A1 Munevar Herrera, Jefferson Daniel A1 Saza Baraceta, Claudia Ximena YR 2025-02-15 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73741 AB Este proyecto de grado se centra en el desarrollo de una plataforma interactiva de visualización de datos utilizando Power BI para analizar y comprender patrones históricos de desastres naturales en Colombia. Mediante el análisis de eventos como terremotos, incendios e inundaciones, se busca identificar tendencias recurrentes que permitan mejorar los sistemas de alerta y planificación de contingencias. Se emplearon técnicas avanzadas de análisis de datos, como la segmentación mediante clústeres, para categorizar zonas de riesgo y optimizar estrategias de mitigación. Entre los hallazgos más relevantes se destaca que las inundaciones son el evento con mayor impacto en infraestructura, mientras que los incendios forestales son los más frecuentes. Asimismo, los departamentos de Cundinamarca y Antioquia concentran el mayor número de eventos. El análisis trimestral y por clúster permitió identificar patrones estacionales y zonas con vulnerabilidades específicas, lo cual aporta insumos valiosos para la gestión del riesgo a nivel territorial. La plataforma desarrollada proporciona herramientas de visualización dinámica que apoyan la toma de decisiones de entidades gubernamentales y organismos de atención de emergencias. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Datos Google Scholar
    Desastres naturales Google Scholar
    Análisis de patrones Google Scholar
    Planificación de contingencias Google Scholar
    Clústeres Google Scholar
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    Regional / Country coverage
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    Description of the content
    Este proyecto de grado se centra en el desarrollo de una plataforma interactiva de visualización de datos utilizando Power BI para analizar y comprender patrones históricos de desastres naturales en Colombia. Mediante el análisis de eventos como terremotos, incendios e inundaciones, se busca identificar tendencias recurrentes que permitan mejorar los sistemas de alerta y planificación de contingencias. Se emplearon técnicas avanzadas de análisis de datos, como la segmentación mediante clústeres, para categorizar zonas de riesgo y optimizar estrategias de mitigación. Entre los hallazgos más relevantes se destaca que las inundaciones son el evento con mayor impacto en infraestructura, mientras que los incendios forestales son los más frecuentes. Asimismo, los departamentos de Cundinamarca y Antioquia concentran el mayor número de eventos. El análisis trimestral y por clúster permitió identificar patrones estacionales y zonas con vulnerabilidades específicas, lo cual aporta insumos valiosos para la gestión del riesgo a nivel territorial. La plataforma desarrollada proporciona herramientas de visualización dinámica que apoyan la toma de decisiones de entidades gubernamentales y organismos de atención de emergencias.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Investigación
    Ingeniería civil
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73741
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [247]
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