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Analysis of the evolution of the Spanish labour market through unsupervised learning
Unemployment in Spain is one of the biggest concerns of its inhabitants. Its unemployment rate is the second highest in the European Union, and in the second quarter of 2018 there is a 15.2% unemployment rate, some 3.4 million unemployed. Construction is one of the activity sectors that have suffered the most from the economic crisis. In addition, the economic crisis affected in different ways to the labour market in terms of occupation level or location. The aim of this paper is to discover how the labour market is organised taking into account the jobs that workers get during two periods: 2011-2013, which corresponds to the economic crisis period, and 2014-2016, which was a period of economic recovery. The data used are official records of the Spanish administration corresponding to 1.9 and 2.4 million job placements, respectively. The labour market was analysed by applying unsupervised machine learning techniques to obtain a clear and structured information on the employment generation process and the underlying labour mobility. We have applied two clustering methods with two different technologies, and the results indicate that there were some movements in the Spanish labour market which have changed the physiognomy of some of the jobs. The analysis reveals the changes in the labour market: the crisis forces greater geographical mobility and favours the subsequent emergence of new job sources. Nevertheless, there still exist some clusters that remain stable despite the crisis. We may conclude that we have achieved a characterisation of some important groups of workers in Spain. The methodology used, being supported by Big Data techniques, would serve to analyse any alternative job market.Ministerio de Economía y Competitividad TIN2014-55894-C2-R y TIN2017-88209-C2-2-R, CO2017-8678
New internal and external validation indices for clustering in Big Data
Esta tesis, presentada como un compendio de artículos de investigación,
analiza el concepto de índices de validación de clustering y aporta nuevas
medidas de bondad para conjuntos de datos que podrían considerarse Big
Data debido a su volumen. Además, estas medidas han sido aplicadas en
proyectos reales y se propone su aplicación futura para mejorar algoritmos
de clustering.
El clustering es una de las técnicas de aprendizaje automático no supervisado
más usada. Esta técnica nos permite agrupar datos en clusters de
manera que, aquellos datos que pertenezcan al mismo cluster tienen características
o atributos con valores similares, y a su vez esos datos son disimilares
respecto a aquellos que pertenecen a los otros clusters. La similitud de los
datos viene dada normalmente por la cercanía en el espacio, teniendo en
cuenta una función de distancia. En la literatura existen los llamados índices
de validación de clustering, los cuales podríamos definir como medidas para
cuantificar la calidad de un resultado de clustering. Estos índices se dividen
en dos tipos: índices de validación internos, que miden la calidad del clustering
en base a los atributos con los que se han construido los clusters; e
índices de validación externos, que son aquellos que cuantifican la calidad del
clustering a partir de atributos que no han intervenido en la construcción de
los clusters, y que normalmente son de tipo nominal o etiquetas.
En esta memoria se proponen dos índices de validación internos para clustering
basados en otros índices existentes en la literatura, que nos permiten
trabajar con grandes cantidades de datos, ofreciéndonos los resultados en un
tiempo razonable. Los índices propuestos han sido testeados en datasets sintéticos
y comparados con otros índices de la literatura. Las conclusiones de
este trabajo indican que estos índices ofrecen resultados muy prometedores
frente a sus competidores.
Por otro lado, se ha diseñado un nuevo índice de validación externo de
clustering basado en el test estadístico chi cuadrado. Este índice permite
medir la calidad del clustering basando el resultado en cómo han quedado
distribuidos los clusters respecto a una etiqueta dada en la distribución. Los
resultados de este índice muestran una mejora significativa frente a otros
índices externos de la literatura y en datasets de diferentes dimensiones y características.
Además, estos índices propuestos han sido aplicados en tres proyectos
con datos reales cuyas publicaciones están incluidas en esta tesis doctoral.
Para el primer proyecto se ha desarrollado una metodología para analizar el
consumo eléctrico de los edificios de una smart city. Para ello, se ha realizado
un análisis de clustering óptimo aplicando los índices internos mencionados
anteriormente. En el segundo proyecto se ha trabajado tanto los índices internos
como con los externos para realizar un análisis comparativo del mercado
laboral español en dos periodos económicos distintos. Este análisis se realizó
usando datos del Ministerio de Trabajo, Migraciones y Seguridad Social, y
los resultados podrían tenerse en cuenta para ayudar a la toma de decisión
en mejoras de políticas de empleo. En el tercer proyecto se ha trabajado con
datos de los clientes de una compañía eléctrica para caracterizar los tipos
de consumidores que existen. En este estudio se han analizado los patrones
de consumo para que las compañías eléctricas puedan ofertar nuevas tarifas
a los consumidores, y éstos puedan adaptarse a estas tarifas con el objetivo
de optimizar la generación de energía eliminando los picos de consumo que
existen la actualidad.This thesis, presented as a compendium of research articles, analyses
the concept of clustering validation indices and provides new measures of
goodness for datasets that could be considered Big Data. In addition, these
measures have been applied in real projects and their future application is
proposed for the improvement of clustering algorithms.
Clustering is one of the most popular unsupervised machine learning
techniques. This technique allows us to group data into clusters so that the
instances that belong to the same cluster have characteristics or attributes
with similar values, and are dissimilar to those that belong to the other
clusters. The similarity of the data is normally given by the proximity in
space, which is measured using a distance function. In the literature, there
are so-called clustering validation indices, which can be defined as measures
for the quantification of the quality of a clustering result. These indices are
divided into two types: internal validation indices, which measure the quality
of clustering based on the attributes with which the clusters have been built;
and external validation indices, which are those that quantify the quality of
clustering from attributes that have not intervened in the construction of
the clusters, and that are normally of nominal type or labels.
In this doctoral thesis, two internal validation indices are proposed for
clustering based on other indices existing in the literature, which enable
large amounts of data to be handled, and provide the results in a reasonable
time. The proposed indices have been tested with synthetic datasets and
compared with other indices in the literature. The conclusions of this work
indicate that these indices offer very promising results in comparison with
their competitors.
On the other hand, a new external clustering validation index based on
the chi-squared statistical test has been designed. This index enables the
quality of the clustering to be measured by basing the result on how the
clusters have been distributed with respect to a given label in the distribution.
The results of this index show a significant improvement compared to
other external indices in the literature when used with datasets of different
dimensions and characteristics.
In addition, these proposed indices have been applied in three projects with real data whose corresponding publications are included in this doctoral
thesis. For the first project, a methodology has been developed to analyse
the electrical consumption of buildings in a smart city. For this study, an
optimal clustering analysis has been carried out by applying the aforementioned
internal indices. In the second project, both internal and external
indices have been applied in order to perform a comparative analysis of the
Spanish labour market in two different economic periods. This analysis was
carried out using data from the Ministry of Labour, Migration, and Social
Security, and the results could be taken into account to help decision-making
for the improvement of employment policies. In the third project, data from
the customers of an electric company has been employed to characterise the
different types of existing consumers. In this study, consumption patterns
have been analysed so that electricity companies can offer new rates to consumers.
Conclusions show that consumers could adapt their usage to these
rates and hence the generation of energy could be optimised by eliminating
the consumption peaks that currently exist
Development and consolidation of regional studies in Spain
Los problemas regionales y territoriales, en general, han ocupado con frecuencia una posición importante en las preocupaciones de los investigadores vinculados al ámbito de las ciencias sociales. Sin embargo, aunque pueden contabilizarse algunas aportaciones muy interesantes realizadas en el pasado, en España la investigación sobre los problemas regionales se inició, realmente, en la década de los sesenta del pasado siglo y su consolidación tuvo lugar en el período 1975 al 2000, como se expone en las secciones 2 y 3 de este artículo. Una nueva generación de economistas y geógrafos ha protagonizado el singular avance de este tipo de estudios en el país y su resultado ha sido la creciente presencia de autores españoles en las
publicaciones, congresos, proyectos y otras actividades internacionales que, junto con su propia expansión
interna, han situado la literatura en este campo a un nivel similar al de los países que son líderes a escala
internacional. En la sección 4 hemos tratado de mostrar cuáles han sido los temas que han merecido especial atención en las últimas décadas y dónde se han producido más innovaciones. La sección 5 sugiere algunos nuevos temas de interés en los que pueden producirse avances, y una breve nota final subraya que hay razones para pensar que los progresos observados tendrán una clara continuidad en el futuro. En definitiva, el artículo pretende ofrecer una panorámica del desarrollo de los estudios regionales y urbanos
en España.Regional problems have always occupied a rather important place among the concerns of the Spanish society. This has been closely linked to longstanding historical and internal political conflicts. But, leaving aside some contributions developed in the past, the research on territorial issues emerged really in the 1960s and the consolidation phase took place from 1975 to 2000, as explained in sections 2 and 3. From the beginning of the actual century the field has received a clear thrust, supported by a new generation of economists and geographers. The increasing presence of Spanish researchers in international congresses, workshops and specialized journals enable to state that Spain has reached a similar level as in more advanced countries. Section 4 collects the most outstanding topics and innovative contributions made and section 5 suggest some new fields of interest. A short final note points out why a continuity of the progress observed can be expected. The main objective of the paper is to offer a panoramic review of the development and consolidation or regional and urban studies in Spain