Calviño Martínez, AidaEsperón Cespón, Iván2023-06-172023-06-172018-06https://hdl.handle.net/20.500.14352/14243En base al crecimiento continuo de los últimos años en el transporte aéreo de pasajeros y con la finalidad de estudiar los motivos que producen retrasos en los vuelos, se propone este TFM. Para ello se va a desarrollar un cuadro de mando con el que poder visualizar de forma sencilla y clara toda la información con la que se trabaje y un modelo predictivo que ayude a entender y predecir si un vuelo comercial tendrá o no retraso y el tiempo que conllevaría el mismo. Para llevar a cabo esta tarea, se utilizan datos del año 2016 de los 6 aeropuertos con más tránsito de pasajeros de Estados Unidos.spamaster thesisopen access519.22-7519.216VuelosModelos predictivosControl de puntualidadSASRQlik SenseRedes NeuronalesÁrboles de decisiónInteligencia de NegociosMachine LearningEstadísticaAnálisis Multivariante1209 Estadística1209.09 Análisis Multivariante