Grupo de investigación

Nuestro propósito

Descubrir y transferir conocimiento original, a partir de procesos de investigación científica en campos de la gestión estratégica de la mejora continua y la ciencia de datos, que estimule y facilite la renovación periódica de las organizaciones, sobre la base del potencial humano y la gestión de la evidencia.

Nuestras líneas de investigación

  • Gestión estratégica de la mejora continua: diseño, desarrollo y validación de nuevos recursos para la gestión estratégica de la mejora continua, basados la liberación del potencial humano y la gestión de la evidencia, desde un enfoque mixto (cuali – cuanti) y en un marco de Dirección de Organizaciones.
  • Ciencia de datos organizativos: diseño, desarrollo y validación de sistemas estadísticos – automatizados, basados en Ciencia de Datos, que estimulan y guían procesos de toma de decisiones más oportunos y soportados en la evidencia.

Código MINCIENCIAS

COL0173159

Programas Nacionales de CyT:

  • Ingeniería
  • Ciencias Humanas, Sociales y Educación

Artículos científicos

Grupo de investigación

Pérez-Rave, J., Jaramillo-Álvarez, P., & González Echavarría, F. (2021). A psychometric data science approach to study latent variables: a case of class quality and student satisfaction

A psychometric data science approach to study latent variables: a case of class quality and student satisfaction

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Pérez-Rave, J., Jaramillo-Álvarez, P., & Correa-Morales, J. (2021). Multi‑criteria decision‑making leveraged by text analytics and interviews with strategists. Journal of Marketing Analytics, eprint, Published online: 28 Jul 2021.

Multi‑criteria decision‑making leveraged by text analytics and interviews with strategists

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Pérez-Rave, J., Fernández-Guerrero, R., & Correa-Morales, J. (2020). Critical thinking and continuous improvement: a scientific text mining approach. Total Quality Management & Business Excellence, eprint, Published online: 09 Jul 2020.

Critical thinking and continuous improvement: a scientific text mining approach

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Pérez-Rave, J., Jaramillo-Álvarez, G., & Correa-Morales, J. (2020). Desafíos y oportunidades de la minería de datos/texto en la selección de personal. Revista ESPACIOS. ISSN, Vol. 41, No. 22, art. 23. Venezuela.

Desafíos y oportunidades de la minería de datos/texto en la selección de personal

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Pérez-Rave, J., González-Echavarría, F. , & Correa-Morales, J. (2020). Modeling of apartment prices in a Colombian context from a machine learning approach with stable-important attributes. DYNA, Vol. 87, No. 212, pp. 63-72. Colombia.

Modeling of apartment prices in a Colombian context from a machine learning approach with stable-important attributes

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Pérez-Rave, J., Correa-Morales, J., & González-Echavarría, F. (2019). Metodología para explorar datos abiertos de accidentalidad vial usando Ciencia de Datos: Caso Medellín. Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, Vol. 27, No. 3, pp. 495-509. Chile.

Metodología para explorar datos abiertos de accidentalidad vial usando Ciencia de Datos

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Pérez-Rave, J. (2019). Statihouse®: desarrollo tecnológico basado en ciencia de datos para explorar estadísticamente el sector inmobiliario. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, Vol. 27, No. 1, pp. 113-130.

Statihouse®: desarrollo tecnológico basado en ciencia de datos

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Pérez-Rave, J., Correa-Morales, J., & González-Echavarría, F. (2019). A machine learning approach to big data regression analysis of real estate prices for inferential and predictive purposes. Journal of Property Research, Vol. 39, No. 1, pp. 59-96, DOI: 10.1080/09599916.2019.1587489

A machine learning approach to big data regression analysis of real estate prices for inferential and predictive purposes

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Pérez-Rave, J., & González Echavarría, F. (2018). El síndrome de “echar la culpa” desde una mirada sistémica y sus repercusiones para la solución de problemas en la empresa. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, Vol. 17, No. 33, pp. 187-205.

El síndrome de “echar la culpa” desde una mirada sistémica...

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Pérez-Rave, J., & González-Echavarría, F. (2018). Árboles de Clasificación vs Regresión Logística en el desarrollo de competencias genéricas en ingeniería, Revista Computación & Sistemas, Vol. 22, No. 4, octubre-diciembre, pp. 1519–1541, México.

Árboles de Clasificación vs Regresión Logística en el desarrollo de competencias genéricas en ingeniería

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Pérez-Rave, J., Muñoz-Giraldo, L. & Correa-Morales, J. (2017). Use of control charts with regression analysis for autocorrelated data in the context of logistic financial budgeting. Computers & Industrial Engineering, Vol. 112, pp. 71-83, Reino Unido.

Use of control charts with regression analysis for autocorrelated data in the context of logistic financial budgeting

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