Este libro es una herramienta valiosa para cualquier persona interesada en llevar a cabo investigaciones científicas de manera eficiente y rigurosa y realizar sus tesis de investigación. En este libro, los autores ofrecen una guía paso a paso para llevar a cabo una investigación desde el inicio del proyecto e incluye sus capítulos más importantes. Se discuten temas como la formulación de preguntas de investigación, la elección del diseño de investigación adecuado, las técnicas de investigación, población, y muchos más. Además, el libro incluye numerosos ejemplos y casos de estudio para ilustrar los conceptos discutidos, así como también una lista de recursos y herramientas útiles para la investigación. Este libro es una excelente guía para estudiantes universitarios, investigadores principiantes y profesionales en cualquier campo que busquen mejorar sus habilidades en la investigación y titularse en licenciatura, maestría o doctorado.

As Big Data, Internet of Things (IoT), cloud computing (CC), and other ideas and technologies are combined for social interactions. Big data technologies improve the treatment of financial data for businesses. At present, an effective tool can be used to forecast the financial failures and crises of small and medium-sized enterprises. Financial crisis prediction (FCP) plays a major role in the country’s economic phenomenon. Accurate forecasting of the number and probability of failure is an indication of the development and strength of national economies. Normally, distinct approaches are planned for an effective FCP. Conversely, classifier efficiency and predictive accuracy and data legality could not be optimal for practical application. In this view, this study develops an oppositional ant lion optimizer-based feature selection with a machine learning-enabled classification (OALOFS-MLC) model for FCP in a big data environment. For big data management in the financial sector, the Hadoop MapReduce tool is used. In addition, the presented OALOFS-MLC model designs a new OALOFS algorithm to choose an optimal subset of features which helps to achieve improved classification results. In addition, the deep random vector functional links network (DRVFLN) model is used to perform the grading process. Experimental validation of the OALOFS-MLC approach was conducted using a baseline dataset and the results demonstrated the supremacy of the OALOFS-MLC algorithm over recent approaches.

En la investigación científica, los instrumentos de investigación son herramientas valiosas para la recopilación de información y la obtención de una comprensión más profunda y precisa de un tema de estudio. Estas herramientas ayudan a los investigadores a recopilar datos objetivos, a evaluar y comparar diferentes grupos o poblaciones. Sin duda, los instrumentos de investigación son una parte esencial del proceso de investigación y juegan un papel clave en la obtención de información precisa y confiable. Es por este motivo, que, el presente libro brinda información valiosa para todos aquellos tesistas e investigadoras que deseen saber más sobre los instrumentos de investigación y necesiten aplicar alguno de estos, para su estudio. Los autores invitan a toda la comunidad académica a leer este libro.

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