Reportaje de resultados experimentales

Evidencia de para esta semana

• Avance de esta semana en código.
• El avance de la redacción de tesis consistió en colocar tablas y gráficas que representarán los resultados del análsis de experimentos.

Tesis

Para esta semana se corrigieron errores de ortografía (en su mayoría acentos), se complementó la redacción del capítulo de "Experimentos" y se corrigió estructura en el capítulo de "Trabajos relacionados".

Se agregó el capítulo "Resultados" en el cual se colocaron tablas que contendrán los resultados de los experimentos diseñados.

Avance en código

Para esta semana el avance que realicé se centró en 2 tareas distintas a las planeadas, la primera consistió en corregir el cálculo ya que conseguí 2 ejemplos para realizar pruebas y corroborar los resultados y la herramienta me arrojaba resultados un poco mayor (8 unidades) en un ejemplo y en el otro el resultado era menor (10 unidades). Al final se corrigió el problema y el desfase ahora es por milésimas.

El otro avance consistió en hacer llamadas AJAX para retroalimentar una misma pantalla y de esta manera no tener más de 2 vistas, la de la forma a llenar y la de las áreas de mejora. Esto me consumió más tiempo porque el método que implementé en un inicio no me permitía utilizarlo en la forma debido a la protección que utiliza Django al enviar los datos del cliente al servidor. Al final utilicé la app Dajaxice y me permitió implementar las llamadas AJAX que ya se tenían más las faltantes y alimentar el Dashboard con estas llamadas.

Otro avance que se realizó fue en el modelo de la base de datos, lo que se hizo fue separar los estados y ciudades en dos tablas distintas, así como colocar el material y su tipo en una misma tabla; se colocaron sus respectivas funciones para que estos datos fueran obtenidos de manera dinámica por la forma y a su vez se corrigieron los archivos sql para alimentar la base de datos.

Avances para la siguiente semana

• Realizar un análisis de experimentos.
• Terminar capítulos de solución propuesta y antecedentes.
• Realizar correcciones.
• Avance en código en transformación de datos para ser analizados.
• Análisis de patrones de información.

Diseño experimental.

La evidencia de esta semana es la siguiente:

• Avance en sección "Experimentos" de mi trabajo de investigación.
• Análisis y avance de código.
• Corrección de errores en el trabajo de investigación.

Tesis

En el capítulo de "Experimentos" del trabajo de investigación se detallan los experimentos diseñados, esto es, pruebas para observar e identificar bajo qué circunstancias la respuesta de salida de salida del sistema cambiaría; en esta sección se identifican aspectos como qué se va a probar, qué información se va a obtener, cómo se van a realizar esas pruebas, qué herramientas se utilizarán, cuántos usuarios se utilizarán, etc.

Lo que se realizó fue diseñar las pruebas que se harán al sistema que se está desarrollando, para que una vez que el prototipo esté listo se puedan realizar las pruebas, tomar los resultados y realizar algunos cambios.

Otras de las actividades que se realizaron fueron:

• Corregir ortografía redacción.
• Se terminó un primera versión del resumen.
• Se terminó una primera versión completa del capítulo de "Introducción"

Análisis y avance de código.

Como avance en código en esta semana se implementó la pequeña función para detectar valores atípicos (outliers). Se continuó desarrollando la herramienta de acuerdo a las herramientas que proporciona Django, se accesa la BD de una forma más rápida gracias a dicho framework, se realizó el panel de administración de la BD.

Se comenzó a trabajar con lo que sería el panel de control o "Dashboard" para la parte de análisis de datos; no se comenzó desde 0 mejor utilizaré una herramienta de software libre llamada "sDashboard" la cual es una pequeña librería que te permite crear los apartados y gráficas de una manera sencilla, comencé a realizar pruebas con esto:

Avances para la siguiente semana

• Una segunda versión del capítulo de "Antecedentes" y "Metodología".
• Mejorar bibliografía.
• Realizar los experimentos planteados.
• Continuar con correcciones y mejorar redacción.
• Mejorar diseño de la herramienta.
• Avance en código en transformación de datos para ser analizados.
• Comenzar con análisis de patrones.

Implementación de la solución propuesta.

Tesis.

Esta semana en la redacción de la tesis se logró un avance en cuestión de corrección de errores y completar los capítulos anteriores al de metodología y avances en éste último y en el de solución propuesta.

En general las tareas realizadas fueron las siguientes:

• Se completaron los primeros 3 capítulos.
• Corrección de errores y agregar contenido a secciones.
• Se rotó la cabecera de la matriz de características de trabajos similares para que las columnas fueran menos anchas y pudiera colocarse de manera vertical.
• Se modificó el archivo .bst que da estilo a la bibliografía, para que los "and" se cambiaran por "y".
• Corrección plurales y singulares al citar autores.

Código y análisis.

Esta semana se trabajo más en análisis que en código. Lo que realicé fue documentarme sobre minería de datos y la manera en que se procesan y analizan los datos.

Encontré que para un buen procesamiento los datos deben ser pre-procesados y para esto deben pasar por una serie de pasos:

• Limpieza de datos (data cleaning).

Este proceso involucra llenar valores faltantes, identificar valores no comúnes o atípicos y corregir inconsistencias.

En cuanto a identificar y llenar valores faltantes se encuentran varios procesos, por ejemplo ignorar registros con valores faltantes, llenar esos valores manualmente, llenar con un valor pre-establecido, utilizar medidas de tendencia central (promedio, media, mediana) para llenar los valores faltantes y utilizar árboles de decisión o inferencia bayesiana para determinar el valor más probable.

• Identificar valores no comúnes o atípicos

Este proceso se refiere a identificar los valores que se encuentran muy alejados del conjunto de datos. Para realizar esto existen varios métodos, por ejemplo:

• Agrupamiento (binning)

Esto se hace ordenando los datos y realizando grupos, por ejemplo tercias, a partir de esto se puede tomar la media de los 3 valores y el resultado reemplazarlo en todos los valores; también se toma el valor máximo y mínimo del grupo y se van reemplazando sus vecinos.

Imagen tomada del libro "Data Mining Concepts and Techniques"

• Análisis de valores atípicos (Outlier analysis).

En este método valores similares son agrupados, y los valores que queden fuera de dichos grupos no son tomados en cuenta para su análisis por ser valores atípcos.

Imagen tomada del libro "Data Mining Concepts and Techniques"

• Corregir inconsistencias.

Esto es corroborar que nombres de campos no se repitan en las tablas de la base de datos, que el sistema utilice los mismos tipos de variables que los campos en las tablas, usar un mismo formato de fecha, utilizar las variables adecuadas para prevenir que se intenten agregar valores más grandes o campos nulos, entre otros.

Mi aportación en código es una pequeña función para identificar los valores atípicos y eliminarlos del conjunto de datos, por el momento está implementado con valores fijos pero para la próxima semana la implementaré en el proyecto. También se verificó que los datos de lo que se encuentra implementado sea consistente con la base de datos para evitar problemas posteriores y se avanzó la aplicación en Django en cuanto a cumplir con el model vista controlador.

También en análisis identifiqué cuáles son los datos que me van a proporcionar cada que se utilice la herramienta, los cuales voy a utilizar para analizarlos. El uso de la herramienta me va a proporcionar los siguientes datos:

• Lugar de la construcción.
• Si acredita o no la normatividad.
• Materiales utilizados.
• Porcentaje de ahorro energético.

Estos datos al ser analizados deberán determinar:

• Patrones de materiales que son más bioclimáticos.
• Los lugares donde un material es comúnmente utilizado.
• El porcentaje de construcciones bioclimáticas por estado.
• Una relación entre ciudades y porcentajes de ahorro energético

Fuentes

Jiawei Han, Micheline Kamber, y Jian Pei. Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann, 2012.

Diseño de la solución propuesta

La evidencia de esta semana es la siguiente:

• Avance de secciones "Solución propuesta" y "Metodología" de mi trabajo de investigación.
• Avance de código.
• Corrección de errores en el trabajo de investigación.

Tesis

En el capítulo de solución propuesta del trabajo de investigación se detallan todos los aspectos en los que contribuí yo, por ejemplo diseño del algoritmo, diseño de interfaz de usuario, diseño de la arquitectura, implementaciones de los algoritmos,  los casos de uso, etc;  debe explicar qué y cómo hice estas implementaciones.

En el capítulo de metodología de la tesis se habla de todo lo referente a la "planeación del proyecto", esto es, la selección de herramientas, las fases de desarrollo, los requisitos del sistema, etc.

En esta entrega como evidencia se debían comenzar ambos capítulos y realizar el esqueleto de ambos.

Previamente a esto:

• Realicé la primera versión de la introducción.
• Corregí errores de puntuación.
• Agregué espacios faltantes y eliminé cambios de página entre secciones.
• Incluí la bibliografía de manera correcta.
• Corregí la tabla de comparación de trabajos relacionados.

Estoy mejorando:

• La redacción de los antecedentes.
• Algunas citas de mi bibliografía.

Avance de código

Para esta semana en cuanto a código lo que trabajé fue implmentar el procedimiento para detectar las áreas de mejora de la construcción.

Además de esto trabajé en el diseño de la interfaz de usuario, enfocándome más en que desde un inicio fuese responsiva, aún presenta algunos detalles pero en general se adapta bien a los diversos tipos de pantalla.

Git

Justificación en una tesis

Este apartado de la tesis  contiene el porqué se eligió el tema que se desarrollará, los motivos que inducen a plantear y realizar el objetivo de la investigacion,  de que manera puede ayudar a la sociedad, lo que se espera comunicar o demostrar, que es lo que se espera que se entienda o aprenda y su practicidad; por obvias razones debe ser clara y bien argumentada.

Para justificar su tesis o investigación se pueden utilizar los siguientes elementos:

• Necesidad de realizarla. (conveniencia)
• Generación de beneficios.
• Punto de vista práctico (utilidad práctica).
• Punto de vista teórico (valor teórico).
• Punto de vista metodológico (utilidad metodológica)
• Los aportes que hace al investigador profesionalmente.

Esta sección consiste expone los motivos que dan respuesta a interrogantes como por ejemplo:

• ¿Vale la pena estudiarlo?,
• ¿Puede aportar algo al área de conocimientos al que pertenece?
• ¿Qué aportaciones interesantes puede proporcionar ese estudio a otras disciplinas o al problema general del cual forma parte?
• ¿Cuáles son las razones que ha llevado a estudiarlo?
• ¿No se a estudiado ese tema?
• ¿Es escasa la investigacion sobre el tema?
• ¿Se justificaría socialmente el estudio de este tema?

Este apartado es de libre expresión del investigador para mostrar sus fundamentos, motivaciones y razones, ya sean personales o generales, que le motivan a realizar el trabajo. Para el asesor es quizá el punto mas importante de la propuesta, ya que le permitirá evaluar la posibilidad de que se pueda llevar a cabo el trabajo, además, le ayuda a valorar sus limitaciones, alcances, disponibilidad, conocimientos, etc.

Fuentes

• http://es.wikihow.com/escribir-una-tesis
• http://www.ecro.edu.mx/pdf/comite%20titulacion/guia_para_la_elaboracion_del_protocolo_de_tesis.pdf 

Resumen de trabajos relacionados relevantes

La evidencia de esta semana es la siguiente:

• Cuadro comparativo de los trabajos relacionados con mi trabajo de investigación.
• Avance de código o análisis.
• Corrección de errores en el trabajo de investigación.

Tesis

De acuerdo a la búsqueda de trabajos relacionados a mi tesis se identificaron las características relevantes en los trabajos relacionados comparables o que sean alternativas a mi propuesta; en dicho cuadro también se agrega mi trabajo propuesto con el objetivo de señalar las características con las que contará y de esta manera justificar que es algo nuevo.

Previamente a esto, volví a buscar más trabajos relacionados y logré encontrar 3 trabajos más lo cual me permitió poder tener una mejor comparación.

Además logré corregir el problema con BibTex y ahora los trabajos sí aparecen en la bibliografía, también se realizaron las siguientes correcciones:

• Énfasis en los términos en inglés o nuevos terminos.
• Se añadió la bibliografía al índice.
• Se citaron de manera correcta los trabajos.
• En el archivo .bib se clasificaron mejor los trabajos.
• Se corrigió la redacción en los trabajos relacionados.

Estoy mejorando:

• La redacción de los antecedentes.
• La introducción de la tesis.

Avance de código e investigación

Para esta semana mi avance en código no se ve tan reflejado ya que lo que realicé fue mejorar la estructura de la base de datos porque al principio tenía solamente 2 tablas, una con la información de las ciudades y otra con datos de los materiales. Esto no era lo óptimo ya que en la tabla de ciudades tenía hasta casi 30 campos, esto me llevó a analizar como distribuir mejor estos campos.

Además de esto, una de las características del sistema que estoy realizando es la posibilidad de determinar las áreas de mejora de la construcción, que en este caso serían en que muros de la construcción se puede mejorar para poder aprobar la norma.

En el procedimiento para determinar si se aprueba la norma hay un apartado donde se calculan las ganancias de calor de cada uno de los muros, la cual es la suma de las ganancias de calor por radiación y conducción de los materiales utilizados en los muros, este dato aunque en el procedimiento utilizado se menciona que es de referencia se puede utilizar para determinar la zona de mejora. Toda esta información se encuentra en el pdf de la NOM-ENER-020, aquí fue donde encontré esta parte del procemiento que me pueda ayudar a determinar las zonas de mejora.

Esta característica me falta implementarla en código, lo cual sería uno de los avances para mi próxima entrega.

Git

Búsqueda y clasificación de trabajos relacionados

Como evidencia de esta semana se realizó lo siguiente:

• Búsqueda de trabajos relacionados con mi trabajo de investigación.
• Avance de código.
• Corrección de errores en el trabajo de investigación.

Tesis

En el apartado de trabajos relacionados de mi tesis realicé una búsqueda en Google Scholar, primero buscando en servicios como ACM Digital Library, IEEE Xplore y Springer Link de la siguiente manera:

• bioclimatic site:acm.org
• bioclimatic architecture site:springer.com
• bioclimatic architecture software site:springer.com

Cabe aclarar que después de site: fui alternando los sitios antes mencionados; después de esta búsqueda, investigué de manera general en Google Scholar bajo las siguientes palabras:

• bioclimatic software
• software eficiencia energética
• cálculo eficiencia energética edificio
• cálculo eficiencia energética

En total encontré 12 trabajos relacionados a mi tema de tesis, son pocos así que seguiré buscando por más.

En esta entrega se buscaba que los trabajos aparecieran en la bibliografía del trabajo de investigación, este es un punto que no pude realizar en Latex utilizando Bibtex; los trabajos están citados en el archivo .bib mas no aparecen en el pdf.

En cuanto al trabajo de investigación hecho en Latex se corrigió lo siguiente:

• Se definieron colores para establecer lo que está por revisarse, por hacerse y por mejorarse.
• Se combinaron secciones en el apartado de Introducción.
• Se agregaron énfasis en terminos recien introducidos.

Se está mejorando:

• Apartado de antecedentes con más información.
• Archivo .bib para que sea reconocido al momento de compilar.

Código

En esta semana me dediqué a trabajar ya en Django para realizar el cálculo ya mediante datos introducidos por el usuario, lo que realicé en cuanto a interfaz es algo sencillo solo coloqué los campos necesarios para realizar el cálculo y un texto indicando el porcentaje de ahorro; hablando ya de backend, lo que realicé fue trasladar el script de python realizado anteriormente al proyecto en Django, modificar un poco las funciones para que funcionaran de aucerdo al modelo de este framework y por último una función para obtener los datos introducidos por el usuario.

En este apartado también cabe mencionar que también invertí tiempo en volver a analizar el método propuesto en la NOM-ENER-020 (pdf) para comparar lo realizado en código con el método ahí propuesto.

El avance en código se encuentra en mi Git.