Sarasa Cabezuelo, AntonioLópez Celester, Juan Ignacio2023-06-162023-06-162021-09https://hdl.handle.net/20.500.14352/5178Las inspecciones en los restaurantes de la ciudad de Nueva York son actualizadas periódicamente en el portal de la ciudad de Nueva York, para ofrecer transparencia a los ciudadanos. Estas inspecciones se rigen por un sistema de calificaciones implantado recientemente. En este trabajo de fin de máster se determinará si este sistema de calificaciones es eficaz y genera los resultados que se esperaban. El objetivo del estudio es predecir los parámetros que influyen en los resultados de las calificaciones de las inspecciones de los restaurantes de la ciudad de Nueva York. También, se especificará si el sistema de calificaciones es eficaz, se determinará el mejor modelo y se expondrá la variable que más influye en el modelo ganador. El estudio se basará en una muestra de 11.682 inspecciones en los restaurantes de la ciudad de Nueva York; Se pretenderá mediante la metodología SEMMA, realizar un proceso de depuración preciso. Se utilizará el lenguaje de programación SAS 9.4, el lenguaje de programación R y la aplicación SAS Enterprise Miner Workstation 14.1, para realizar el análisis de datos.Inspections at New York City restaurants are regularly updated on the New York City portal, to provide transparency to citizens. These inspections are governed by a recently introduced ratings system. This end-of-master's work will determine whether this grading system is effective and produces the results that were expected. The goal of the study is to predict the parameters that influence the ratings results of inspections of New York City restaurants. It will also specify whether the rating system is effective, determine the best model and present the variable that most influences the winning model. The study will be based on a sample of 11,682 inspections at restaurants in New York City; The aim of the SEMMA methodology is to perform a precise debugging process. The SAS 9.4 programming language, the R programming language, and the SAS Enterprise Miner Workstation 14.1 application will be used for data analysis.spamaster thesisopen access005.584.1519.2InspecciónEstadística1209 Estadística