Machine learning en los negocios: análisis bibliométrico
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Date
2024
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
PUCE - Ibarra
Abstract
Este estudio presenta un análisis bibliométrico exhaustivo de las publicaciones científicas relacionadas con la aplicación del Machine Learning en los Negocios, con el objetivo de identificar la evolución de esta área de investigación en los últimos años. Se examinan las tendencias de investigación más destacadas, enfocándose en las áreas temáticas más relevantes, las tecnologías más utilizadas y los conceptos emergentes. Además, se identifican los autores más influyentes en el campo y se analizan las redes de colaboración entre investigadores e instituciones, proporcionando una comprensión de cómo se construye el conocimiento y quiénes son los líderes en esta disciplina. Los hallazgos de este estudio proporcionan una visión integral del panorama actual y futuro de la investigación en Machine Learning aplicado a los Negocios, destacando las contribuciones clave y las dinámicas colaborativas que impulsan este campo.
This study shows a bibliometric analysis of scientific publications on the application of Machine Learning in Business, aiming to identify the evolution of this research area alongthe time. It’s analyzed the most notable research trend, focusing on the most relevant thematic areas, most used technologies and new concepts. Futhermore identifies the most influential authors in the field, collaboration networks between authors and institutions, to understand how knowledge is constructed and who the leaders in this discipline are. The findings on the study provide an integrated view of the current and future landscape of research in Machine Learning in Business, highlighting the contributions and the dynamics ofscientific collaboration in this field.
This study shows a bibliometric analysis of scientific publications on the application of Machine Learning in Business, aiming to identify the evolution of this research area alongthe time. It’s analyzed the most notable research trend, focusing on the most relevant thematic areas, most used technologies and new concepts. Futhermore identifies the most influential authors in the field, collaboration networks between authors and institutions, to understand how knowledge is constructed and who the leaders in this discipline are. The findings on the study provide an integrated view of the current and future landscape of research in Machine Learning in Business, highlighting the contributions and the dynamics ofscientific collaboration in this field.
Description
Keywords
Aprendizaje automático, Negocios, Pronóstico, Sistemas de aprendizaje, Analítica de datos, Inteligencia artificial, Toma de decisiones