Analítica de datos, estrategia para monitorear y alertar proyectos financiados por el SGR y ejecutados por la UNAL, 2020 – 2022 / Ríos Giraldo, Luisa Fernanda  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Analítica de datos, estrategia para monitorear y alertar proyectos financiados por el SGR y ejecutados por la UNAL, 2020 – 2022 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ríos Giraldo, Luisa Fernanda, Autor ; Betancourt Correa, Carlos, Asesor ; Correa Ortiz, Luis Carlos, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2023 Colección: Subcolección: Maestría en Gestión Estratégica de la Información Palabras clave: Inteligencia de Negocios  Analítica Descriptiva  CRISP-DM  Gestión de la información  Análitica de datos Resumen: En este trabajo se analiza la pertinencia de la aplicación de la Inteligencia de Negocios como técnica de analítica de datos, para el desarrollo de un modelo descriptivo que permita la presentación de información (indicadores) relacionados con datos del sistema de información GESPROY-SGR (sistema de información del Sistema General de Regalías) correspondientes a la Universidad Nacional de Colombia (como instancia ejecutora), enfocados a los eventos y alertas por proyecto emitidas por el Departamento Nacional de Planeación (DNP), e información financiera que hace parte de los procesos de monitoreo, seguimiento, control y evaluación del SGR, a través de una herramienta de visualización. Para lo anterior, se aplicaron las fases de la Inteligencia de Negocios con base en la metodología CRISP-DM, a la información extraída del GESPROY – SGR, lo cual permitió el uso de técnicas de visualización de datos, relaciones entre los datos, segmentación por análisis de grupos y otros elementos referidos a la metodología que permitieron comprobar que haciendo uso de analítica descriptiva se puede alertar de manera preventiva a la Universidad Nacional de Colombia, respecto al riesgo de baja ejecución de los proyectos financiados por el SGR, así como de la presencia periódica de eventos y alertas específicas definidas por el DNP, que pueden llegar a afectar el resultado del IGPR (índice de gestión de proyectos del SGR) de la referida entidad ejecutora. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6467 Analítica de datos, estrategia para monitorear y alertar proyectos financiados por el SGR y ejecutados por la UNAL, 2020 – 2022 [documento electrónico] / Ríos Giraldo, Luisa Fernanda, Autor ; Betancourt Correa, Carlos, Asesor ; Correa Ortiz, Luis Carlos, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2023. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Gestión Estratégica de la Información) . Palabras clave: Inteligencia de Negocios  Analítica Descriptiva  CRISP-DM  Gestión de la información  Análitica de datos Resumen: En este trabajo se analiza la pertinencia de la aplicación de la Inteligencia de Negocios como técnica de analítica de datos, para el desarrollo de un modelo descriptivo que permita la presentación de información (indicadores) relacionados con datos del sistema de información GESPROY-SGR (sistema de información del Sistema General de Regalías) correspondientes a la Universidad Nacional de Colombia (como instancia ejecutora), enfocados a los eventos y alertas por proyecto emitidas por el Departamento Nacional de Planeación (DNP), e información financiera que hace parte de los procesos de monitoreo, seguimiento, control y evaluación del SGR, a través de una herramienta de visualización. Para lo anterior, se aplicaron las fases de la Inteligencia de Negocios con base en la metodología CRISP-DM, a la información extraída del GESPROY – SGR, lo cual permitió el uso de técnicas de visualización de datos, relaciones entre los datos, segmentación por análisis de grupos y otros elementos referidos a la metodología que permitieron comprobar que haciendo uso de analítica descriptiva se puede alertar de manera preventiva a la Universidad Nacional de Colombia, respecto al riesgo de baja ejecución de los proyectos financiados por el SGR, así como de la presencia periódica de eventos y alertas específicas definidas por el DNP, que pueden llegar a afectar el resultado del IGPR (índice de gestión de proyectos del SGR) de la referida entidad ejecutora. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6467

Desarrollo de un modelo basado en analítica de datos que permite explicar la reincidencia delictiva de una persona condenada que se encuentre o haya estado bajo la vigilancia del instituto nacional penitenciario y carcelario INPEC / Estrada Henao, Ariel Mauricio  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Desarrollo de un modelo basado en analítica de datos que permite explicar la reincidencia delictiva de una persona condenada que se encuentre o haya estado bajo la vigilancia del instituto nacional penitenciario y carcelario INPEC Tipo de documento: documento electrónico Autores: Estrada Henao, Ariel Mauricio, Autor ; Trujillo P, Juan Alejandro, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2022 Colección: Subcolección: Maestría en Gestión Estratégica de la Información Palabras clave: Gestión de la información  Analítica de Datos  Machine Learning  Crisp- dm  Reincidencia Delictiva - Gestión de datos Resumen: Este estudio tiene como objetivo el entendimiento de la reincidencia delictiva partiendo de una serie de características o variables de las personas que fueron condenadas. Entender la reincidencia delictiva es muy relevante dado que ella agrava las cifras de sobrepoblación de los establecimientos de reclusión en Colombia, la cual se traduce en hacinamiento e impacto negativo del proceso de resocialización de las personas condenadas. Para desarrollar los objetivos del proyecto se utilizó la metodología de proyectos de minería de datos llamada crisp-dm, con ella se lograron entender y preparar los datos, modelar los diferentes algoritmos usados en la investigación y finalmente realizar análisis y evaluación de los resultados. Se pudo concluir que existen variables que impactan en mayor o menor medida la reincidencia delictiva, lo cual permitió clasificar correctamente tanto a personas reincidentes como no reincidentes con un acierto del 76%. Entender la reincidencia delictiva y cuales son aquellas variables que más inciden en ella podría aportar beneficios sociales para el estado mediante el acompañamiento gubernamental de los perfiles más vulnerables. También se podrían obtener beneficios económicos mediante la reducción de los índices de reincidencia logrando con ello, la disminución de la responsabilidad económica que representan las personas privadas de la libertad para el estado. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6049 Desarrollo de un modelo basado en analítica de datos que permite explicar la reincidencia delictiva de una persona condenada que se encuentre o haya estado bajo la vigilancia del instituto nacional penitenciario y carcelario INPEC [documento electrónico] / Estrada Henao, Ariel Mauricio, Autor ; Trujillo P, Juan Alejandro, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2022. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Gestión Estratégica de la Información) . Palabras clave: Gestión de la información  Analítica de Datos  Machine Learning  Crisp- dm  Reincidencia Delictiva - Gestión de datos Resumen: Este estudio tiene como objetivo el entendimiento de la reincidencia delictiva partiendo de una serie de características o variables de las personas que fueron condenadas. Entender la reincidencia delictiva es muy relevante dado que ella agrava las cifras de sobrepoblación de los establecimientos de reclusión en Colombia, la cual se traduce en hacinamiento e impacto negativo del proceso de resocialización de las personas condenadas. Para desarrollar los objetivos del proyecto se utilizó la metodología de proyectos de minería de datos llamada crisp-dm, con ella se lograron entender y preparar los datos, modelar los diferentes algoritmos usados en la investigación y finalmente realizar análisis y evaluación de los resultados. Se pudo concluir que existen variables que impactan en mayor o menor medida la reincidencia delictiva, lo cual permitió clasificar correctamente tanto a personas reincidentes como no reincidentes con un acierto del 76%. Entender la reincidencia delictiva y cuales son aquellas variables que más inciden en ella podría aportar beneficios sociales para el estado mediante el acompañamiento gubernamental de los perfiles más vulnerables. También se podrían obtener beneficios económicos mediante la reducción de los índices de reincidencia logrando con ello, la disminución de la responsabilidad económica que representan las personas privadas de la libertad para el estado. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6049

Factores que inciden en el “Churn” de una empresa de telecomunicaciones: un análisis basado en Machine Learning / Gutiérrez Jaramillo, Carolina  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Factores que inciden en el “Churn” de una empresa de telecomunicaciones: un análisis basado en Machine Learning Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gutiérrez Jaramillo, Carolina, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2023 Colección: Subcolección: Maestría en Gestión Estratégica de la Información Palabras clave: Clientes  Gestión de la información  Telecomunicaciones Resumen: La deserción de clientes -churn- es uno de los problemas estratégicos que deben abordarse de manera urgente por las empresas que prestan servicios en telecomunicaciones. Esto se explica en que retener un cliente existente es mucho más viable a nivel económico que convencer a clientes nuevos de que adquieran los servicios de dichas empresas. Por esto, el objetivo de esta tesis de maestría consiste en establecer los factores que inciden en el “churn” de una empresa que presta servicios de telecomunicaciones que opera en los municipios de Manizales, Villamaría y Chinchiná (Departamento de Caldas). A nivel práctico, esto permitió identificar estrategias viables para retener su cartera de clientes. En este estudio, se aplicaron técnicas de Machine Learning en Python que hace posible predecir las variables relevantes que inciden en el churn de la empresa de telecomunicaciones en los municipios señalados. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6973 Factores que inciden en el “Churn” de una empresa de telecomunicaciones: un análisis basado en Machine Learning [documento electrónico] / Gutiérrez Jaramillo, Carolina, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2023. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Gestión Estratégica de la Información) . Palabras clave: Clientes  Gestión de la información  Telecomunicaciones Resumen: La deserción de clientes -churn- es uno de los problemas estratégicos que deben abordarse de manera urgente por las empresas que prestan servicios en telecomunicaciones. Esto se explica en que retener un cliente existente es mucho más viable a nivel económico que convencer a clientes nuevos de que adquieran los servicios de dichas empresas. Por esto, el objetivo de esta tesis de maestría consiste en establecer los factores que inciden en el “churn” de una empresa que presta servicios de telecomunicaciones que opera en los municipios de Manizales, Villamaría y Chinchiná (Departamento de Caldas). A nivel práctico, esto permitió identificar estrategias viables para retener su cartera de clientes. En este estudio, se aplicaron técnicas de Machine Learning en Python que hace posible predecir las variables relevantes que inciden en el churn de la empresa de telecomunicaciones en los municipios señalados. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6973

Identificación de deserción temprana en la Universidad de Manizales con aprendizaje automático, como parte de la estrategia de prevención / Agudelo Nieto, Oscar Mario  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Identificación de deserción temprana en la Universidad de Manizales con aprendizaje automático, como parte de la estrategia de prevención Tipo de documento: documento electrónico Autores: Agudelo Nieto, Oscar Mario, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2023 Colección: Subcolección: Maestría en Gestión Estratégica de la Información Palabras clave: Analítica de datos  Gestión de la información Resumen: La presente investigación tiene por objetivo la implementación de dos (2) modelos predictivos enmarcados en la Analítica de datos con el uso de inteligencia artificial alineado a una de sus ramas como es la aplicación de machine learning (reconocimiento de patrones) aplicada al contexto de la educación universitaria en los programas de pregrado (estudios que requieren ser egresado de enseñanza media, conducentes a un título académico de educación superior), modalidad presencial para las facultades de Ciencias e Ingeniería y Ciencias Contables, Administrativas y Económicas cuya duración es igual o superior a ocho () semestres. Los algoritmos permiten identificar las diversas razones económicas, personales, pedagógicas, familiares, sociales y/o vocacionales que inciden en la decisión de abandonar los estudios superiores (Spady 1970), durante el transcurso de los primeros cuatro (4) semestres por parte de los estudiantes. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6472 Identificación de deserción temprana en la Universidad de Manizales con aprendizaje automático, como parte de la estrategia de prevención [documento electrónico] / Agudelo Nieto, Oscar Mario, Autor ; Trujillo Posada, Juan Alejandro, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2023. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Gestión Estratégica de la Información) . Palabras clave: Analítica de datos  Gestión de la información Resumen: La presente investigación tiene por objetivo la implementación de dos (2) modelos predictivos enmarcados en la Analítica de datos con el uso de inteligencia artificial alineado a una de sus ramas como es la aplicación de machine learning (reconocimiento de patrones) aplicada al contexto de la educación universitaria en los programas de pregrado (estudios que requieren ser egresado de enseñanza media, conducentes a un título académico de educación superior), modalidad presencial para las facultades de Ciencias e Ingeniería y Ciencias Contables, Administrativas y Económicas cuya duración es igual o superior a ocho () semestres. Los algoritmos permiten identificar las diversas razones económicas, personales, pedagógicas, familiares, sociales y/o vocacionales que inciden en la decisión de abandonar los estudios superiores (Spady 1970), durante el transcurso de los primeros cuatro (4) semestres por parte de los estudiantes. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6472

Modelo de implementación, estrategia de analítica de datos como soporte de las funciones de IVC de la SDEGC / Ramírez González, Cristian Camilo  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Modelo de implementación, estrategia de analítica de datos como soporte de las funciones de IVC de la SDEGC Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ramírez González, Cristian Camilo, Autor ; Correa Ortiz, Luis Carlos, Asesor ; Betancourt Correa, Carlos, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2023 Colección: Subcolección: Maestría en Gestión Estratégica de la Información Palabras clave: CRISP-DM  Metodologías de desarrollo ágil  Gestión de la información  Analítica de datos Resumen: Este proyecto de investigación aborda la problemática institucional de la Superintendencia Delegada para Energía y Gas Combustible de la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios (SSPD), en el fortalecimiento metodológico de los procesos de analítica de datos orientados a obtener el mayor valor agregado del Sistema Único de Información de los prestadores de servicios públicos domiciliarios (SUI). Se realiza la construcción de un modelo de implementación soportado por un modelo documental inspirado en la metodología CRISP-DM y la aplicación de metodologías de desarrollo ágil de proyectos. Una vez construidos modelos de implementación y soporte documental se realiza un proceso de socialización y armonización con las dependencias administrativas de la SSPD, de cara a un proceso de adopción institucional y la identificación de escenarios de validación práctica del proyecto. Finalmente, se da aplicación al modelo de implementación y estructura documental en el desarrollo de tres procesos de analítica de datos que atienden necesidades institucionales. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6469 Modelo de implementación, estrategia de analítica de datos como soporte de las funciones de IVC de la SDEGC [documento electrónico] / Ramírez González, Cristian Camilo, Autor ; Correa Ortiz, Luis Carlos, Asesor ; Betancourt Correa, Carlos, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2023. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Gestión Estratégica de la Información) . Palabras clave: CRISP-DM  Metodologías de desarrollo ágil  Gestión de la información  Analítica de datos Resumen: Este proyecto de investigación aborda la problemática institucional de la Superintendencia Delegada para Energía y Gas Combustible de la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios (SSPD), en el fortalecimiento metodológico de los procesos de analítica de datos orientados a obtener el mayor valor agregado del Sistema Único de Información de los prestadores de servicios públicos domiciliarios (SUI). Se realiza la construcción de un modelo de implementación soportado por un modelo documental inspirado en la metodología CRISP-DM y la aplicación de metodologías de desarrollo ágil de proyectos. Una vez construidos modelos de implementación y soporte documental se realiza un proceso de socialización y armonización con las dependencias administrativas de la SSPD, de cara a un proceso de adopción institucional y la identificación de escenarios de validación práctica del proyecto. Finalmente, se da aplicación al modelo de implementación y estructura documental en el desarrollo de tres procesos de analítica de datos que atienden necesidades institucionales. Enlace de acceso : https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/6469

Modelo predictivo para la identificación de factores de desigualdad social asociados a la discapacidad física en personas mayores / Panesso Cardona, Luisa Fernanda  

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Prototipo de herramienta tecnológica para el seguimiento, evaluación y procesos de analítica de datos de los resultados de aprendizaje. / Hoyos Giraldo, Gloria María  

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