<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-17T05:15:41Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:www.recercat.cat:2117/390724" metadataPrefix="qdc">https://recercat.cat/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:recercat.cat:2117/390724</identifier><datestamp>2026-01-15T10:47:12Z</datestamp><setSpec>com_2072_1033</setSpec><setSpec>col_2072_452951</setSpec></header><metadata><qdc:qualifieddc xmlns:qdc="http://dspace.org/qualifieddc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xsi:schemaLocation="http://purl.org/dc/elements/1.1/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dc.xsd http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dcterms.xsd http://dspace.org/qualifieddc/ http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcmi/xmlschema/qualifieddc.xsd">
   <dc:title>Anàlisi, disseny i implementació d’un quadre de comandament (dashboard) interactiu a la web basat en R-Shiny per l’anàlisi i explotació de la Base de Dades del Mapa Hidrogeològic de Catalunya</dc:title>
   <dc:creator>Orriols Bertran, Ernest</dc:creator>
   <dc:subject>Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística</dc:subject>
   <dc:subject>Cluster analysis</dc:subject>
   <dc:subject>Mathematical statistics</dc:subject>
   <dc:subject>Shiny</dc:subject>
   <dc:subject>Dashboard</dc:subject>
   <dc:subject>ICGC</dc:subject>
   <dc:subject>Dades composicionals</dc:subject>
   <dc:subject>Clustering</dc:subject>
   <dc:subject>Anàlisi de conglomerats</dc:subject>
   <dc:subject>Estadística matemàtica</dc:subject>
   <dc:subject>Classificació AMS::62 Statistics::62G Nonparametric inference</dc:subject>
   <dcterms:abstract>Aquesta memòria presenta la implementació d’una eina visual i intuïtiva utilitzant diferents paquets de R&#xd;
com shiny, shinydashboard i leaflet. Aplicant models de classificació no supervisats per la classificació&#xd;
de punts fent ús de l’algoritme de mescles gaussianes del paquet mclust. Prèviament, les dades han estat&#xd;
transformades perquè són dades composicionals. L’aplicació es divideix en cinc apartats en el qual primer&#xd;
hi ha el mapa on es fa la selecció de punts, després la base de dades dels punts seleccionats i finalment&#xd;
l’anàlisi univariant i bivariant i multivariant de les dades seleccionades. En la pàgina multivariant hi ha la&#xd;
funcionalitat més important de l’aplicació, ja que tots els resultats de totes les altres pàgines s’actualitzen&#xd;
d’acord amb les classes o grups trobats a partir del model de mescles gaussianes. Per últim, es fa un cas&#xd;
pràctic que és d’especial interès, perquè s’intenta replicar el que es va fer en un estudi previ realitzat per&#xd;
l’Institut Cartogràfic on s’arriben a conclusions similars.&#xd;
Aquesta aplicació està pública al servidor shinyapps.io amb l’enllaç:&#xd;
https://icgcshiny01022022.shinyapps.io/shinyICGC/</dcterms:abstract>
   <dcterms:issued>2023-06</dcterms:issued>
   <dc:type>Master thesis</dc:type>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>Open Access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International</dc:rights>
   <dc:publisher>Universitat Politècnica de Catalunya</dc:publisher>
</qdc:qualifieddc></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>