Publication:
Análisis de inspecciones en los restaurantes de Nueva York

Loading...
Thumbnail Image
Official URL
Full text at PDC
Publication Date
2021-09
Advisors (or tutors)
Editors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Citations
Google Scholar
Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Abstract
Las 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.
Description
UCM subjects
Unesco subjects
Keywords
Citation
Azevedo, A. I. R. L., & Santos, M. F. (2008). KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview. IADS-DM. Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine learning, 24(2), 123-140. Calviño, A. (2020). Material didáctico de la asignatura Técnicas y Metodología de la Minería de Datos (SEMMA). Cánovas-García, F., Alonso-Sarría, F., & Gomariz-Castillo, F. (2016). Modificación del algoritmo Random Forest para su empleo en clasificación de imágenes de Teledetección. In Aplicaciones de las Tecnologías de la Información Geográfica (TIG) para el desarrollo económico sostenible XVII Congreso Nacional de Tecnologías de Información Geográfica, Málaga (Vol. 29, No. 30, pp. 359-368). Fleetwood, J. (2019). Puntajes en las puertas: calificaciones de higiene del restaurante y política de salud pública. Revista de políticas de salud pública , 40 (4), 410-422. Fletcher, T. (2009). Support vector machines explained. Tutorial paper, 1-19. González, F. A. (2015). Machine learning models in rheumatology. Revista Colombiana de Reumatología, 22(2), 77-78. Harrison, C., Jorder, M., Stern, H., Stavinsky, F., Reddy, V., Hanson, H., ... & Balter, S. (2014). Using online reviews by restaurant patrons to identify unreported cases of foodborne illness—New York City, 2012–2013. MMWR. Morbidity and mortality weekly report, 63(20), 441. IBM (2020): “What is Machine Learning?”. https://www.ibm.com/cloud/learn/machine-learning. Revisado en junio de 2021. Kim, M. G., Yang, H., & Mattila, A. S. (2018). The impact of customer loyalty and restaurant sanitation grades on revisit intention and the importance of narrative information: the case of New York restaurant sanitation grading system. Cornell Hospitality Quarterly, 59(3), 275-284. Krinsky, S., Errickson, J., & Ryan, A. M. (2020). Grade pending: the effect of the New York City restaurant sanitary grades inspection program on Salmonellosis. Journal of Public Health, 1-7. Lee, P., & Hedberg, C. W. (2016). Understanding the relationships between inspection results and risk of foodborne illness in restaurants. Foodborne pathogens and disease, 13(10), 582-586. Mejia, J., Mankad, S., & Gopal, A. (2019). A for effort? Using the crowd to identify moral hazard in new york city restaurant hygiene inspections. Information Systems Research, 30(4), 1363-1386. Midi, H., Sarkar, S. K., & Rana, S. (2010). Collinearity diagnostics of binary logistic regression model. Journal of Interdisciplinary Mathematics, 13(3), 253-267. Natekin, A., & Knoll, A. (2013). Gradient boosting machines, a tutorial. Frontiers in neurorobotics, 7, 21. Nicosia, G., Pardalos, P., Umeton, R., Giuffrida, G., & Sciacca, V. (Eds.). (2020). Machine Learning, Optimization, and Data Science: 5th International Conference, LOD 2019, Siena, Italy, September 10–13, 2019, Proceedings (Vol. 11943). Springer Nature. NYC (2012): “Los restaurantes que obtienen calificación A en el momento de la inspección ya no están sujetos a multas por infracciones sanitarias”. https://www1.nyc.gov/assets/doh/downloads/pdf/rii/restaurant-grading-penalty-relief-faq-sp.pdf. Revisado en diciembre de 2020. NYC (2020): “Todo Restaurante puede Obtener una A”. https://www1.nyc.gov/assets/doh/downloads/pdf/rii/a-grade-food-safety-sp.pdf. Revisado en diciembre de 2020. NYC OpenData (2021): “DOHMH New York City Restaurant Inspection”. https://data.cityofnewyork.us/Health/DOHMH-New-York-City-Restaurant-Inspection-Results/43nn-pn8j. Revisado en marzo de 2021. Olivera, R. (2020). Una herramienta para mejorar la jerarquización de las inspecciones de sanidad en restaurantes de la ciudad Nueva York. O'Shea, K., & Nash, R. (2015). An introduction to convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1511.08458. Portela, J. (2021). Material didáctico de la asignatura Técnicas de Machine Learning. Qi, Y. (2012). Random forest for bioinformatics. In Ensemble machine learning (pp. 307-323). Springer, Boston, MA. Ramírez, P. (2019). Minería de datos para la mejora de la gestión de las inspecciones de sanidad en restaurantes de la ciudad de Chicago. Schomberg, J. P., Haimson, O. L., Hayes, G. R., & Anton-Culver, H. (2016). Supplementing public health inspection via social media. PloS one, 11(3), e0152117. Steinwart, I. (2001). On the influence of the kernel on the consistency of support vector machines. Journal of machine learning research, 2(Nov), 67-93. Sudakov, O., Burnaev, E., & Koroteev, D. (2019). Driving digital rock towards machine learning: Predicting permeability with gradient boosting and deep neural networks. Computers & geosciences, 127, 91-98. The New York Times (2018): “New York Restaurant Inspections, by the Numbers”. https://www.nytimes.com/2018/06/05/dining/new-york-restaurant-inspections-by-the-numbers.html. Revisado en diciembre de 2020. U.S. Census (2021): “U.S. Census Bureau QuickFacts: Queens County, New York; Kings County, New York; Bronx County, New York; New York County, New York; Richmond County, New York; New York city, New York”. https://www.census.gov/quickfacts/fact/table/queenscountynewyork,kingscountynewyork,bronxcountynewyork,newyorkcountynewyork,richmondcountynewyork,newyorkcitynewyork/INC110219. Revisado en abril de 2021. Vapnik, V., Guyon, I., & Hastie, T. (1995). Support vector machines. Mach. Learn, 20(3), 273-297. Wong, M. R., McKelvey, W., Ito, K., Schiff, C., Jacobson, J. B., & Kass, D. (2015). Impact of a letter-grade program on restaurant sanitary conditions and diner behavior in New York City. American journal of public health, 105(3), e81-e87.