Esta es una aplicación web desarrollada en Angular con Node.js, Visual Studio y desplegada en Netlify. La aplicación se enfoca en el análisis de datos y ofrece varias funcionalidades, que incluyen análisis de componentes principales, cálculo de distancias, análisis de clustering y detección de outliers.
La aplicación se encuentra actualmente desplegada y se puede consultar en: https://main--tfg-edf.netlify.app/
- Clona el repositorio.
- Instalar node.js en su version 18.16.0 LTS
- Instala las dependencias utilizando el comando: npm install
- Inicia la aplicación utilizando el comando: npm run start
- Abre tu navegador web y accede a http://localhost:4200 para ver la aplicación en funcionamiento.
Esta aplicación web proporciona un entorno para el análisis de datos utilizando técnicas como componentes principales, cálculo de distancias, clustering y detección de outliers. Permite cargar conjuntos de datos, realizar análisis estadísticos, visualizar y guardar los resultados de manera interactiva.
La aplicación se desarrolló utilizando las siguientes tecnologías:
- Angular: Framework de desarrollo web. Más información en angular.io.
- Node.js: Entorno de ejecución de JavaScript en el lado del servidor. Más información en nodejs.org.
- Visual Studio: Entorno de desarrollo integrado (IDE) utilizado para escribir y depurar el código. Más información en visualstudio.com.
- Netlify: Herramienta de despliegue web gratuita. Más información en Netlify.com.
La aplicación web ofrece las siguientes funcionalidades:
- Análisis de componentes principales: Permite realizar el análisis de componentes principales (PCA) sobre conjuntos de datos cargados. Proporciona visualizaciones interactivas para explorar la varianza explicada por cada componente y los valores de carga de cada variable en los componentes principales.
- Cálculo de distancias: Permite calcular diferentes medidas de distancia entre observaciones en conjuntos de datos, como la distancia euclíedea, la distancia de Mahalanobis, etc. Proporciona una interfaz para visualizar las distancias calculadas.
- Clustering: Permite aplicar los siguientes algoritmos de clustering, DBSCAN, OPTICS y K-means, a los conjuntos de datos cargados. Proporciona visualizaciones para explorar los grupos resultantes y las características de cada cluster.
- Detección de outliers: Permite identificar outliers en los conjuntos de datos utilizando diferentes métodos. Proporciona visualizaciones para identificar los puntos atípicos en los datos.
En el futuro, se planea implementar las siguientes mejoras en la aplicación:
- Mejorar la interfaz de usuario para facilitar la carga y exploración de conjuntos de datos.
- Agregar más algoritmos de clustering y técnicas de detección de outliers.
- Agregar nuevos idiomas a la internacionalización.
- Adaptación multiplataforma.
Para utilizar la aplicación en local, sigue estos pasos:
- Clona el repositorio en tu máquina local.
- Instala las dependencias ejecutando el siguiente comando: npm install
- Inicia la aplicación utilizando el siguiente comando: npm run start
- Abre tu navegador web y accede a http://localhost:4200 para utilizar la aplicación.
Tambien puedes acceder a la aplicación en el siguiente enlace: https://main--tfg-edf.netlify.app/
- Enrique Diez Fernández.
Para cualquier consulta o comentario, puedes ponerte en contacto con nosotros a través del correo electrónico: edf1003@alu.ubu.es
Este proyecto está bajo la licencia MIT.