000 02038nam a22003977a 4500
001 00006603
003 ES-MaONT
005 20240117084521.0
008 210616s2021 sp ||||frt 0| 0|spa u
017 _aM-19102-202
020 _a978-84-17609-54-2
024 _d.
040 _aES-MaONT
245 0 0 _aAnálisis econométrico y Big Data
_c/ Daniel Peña, Pilar Poncela, Esther Ruiz (editores)
260 _aMadrid :
_bFuncas,
_cJunio 2021
300 _a236 p.
_b: il., gráf.
_c; 1 documento PDF
336 _atexto (visual)
_2isbdcontent
337 _aelectrónico
_2isbdmedia
338 _arecurso en línea
_2rdacarrier
490 _aSerie Tesis. Ciencias sociales
520 _aLa ingente cantidad de información disponible presenta soluciones y retos a problemas existentes en análisis económico. Cada vez son más las aplicaciones de éxito, bien basadas en actualización de la metodología estadística disponible, bien en la utilización de nuevas bases de datos. El reto pendiente es pasar de aplicaciones puntuales de éxito del uso de big data a su utilización generalizada por parte de los responsables del análisis económico. Presentamos diversos ejemplos (integración financiera,nowcasting y generación de nuevos indicadores de innovación y movilidad), señalando algunas oportunidades que big data proporciona y apuntando algunas retos que quedan por resolver.
540 _aTodos los derechos reservados
_b; Funcas
650 0 _aTecnologías habilitadoras digitales
_918
653 _aanálisis de datos
653 _aBig data
653 _aData Science
653 _adatos masivos
653 _aeconomía
700 2 _95088
_aPeña, Daniel
700 2 _95089
_aPoncela, Pilar
700 2 _95090
_aRuiz, Esther
710 2 _aFundación de las Cajas de Ahorros‏
_91181
_eFUNCAS
830 _95092
_aSerie Tesis. Ciencias sociales
856 4 1 _uhttps://www.funcas.es/wp-content/uploads/2021/06/An%C3%A1lisis-econom%C3%A9trico-y-big-data.pdf
_yAcceso al documento
_x0
942 _cINF
_2z
999 _c6603
_d6603