Modelo basado en minería de datos para predecir la condición de salud de los recién nacidos en la Red de Salud Chucuito – Juli en el periodo 2016 - 2018

Descripción del Articulo

La presente investigación titulada MODELO BASADO EN MINERÍA DE DATOS PARA PREDECIR LA CONDICIÓN DE SALUD DE LOS RECIÉN NACIDOS EN LA RED DE SALUD CHUCUITO – JULI EN EL PERIODO 2016 - 2018, tuvo como objetivo: aplicar un modelo basado en minería de datos para predecir la condición de salud de los rec...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Cutipa Chambi, Rene Arturo, Carbajal Vilca, Russell Eulogio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/11827
Enlace del recurso:http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/11827
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Minería de datos
Ingeniería de software, bases de datos e inteligencia de negocios
Descripción
Sumario:La presente investigación titulada MODELO BASADO EN MINERÍA DE DATOS PARA PREDECIR LA CONDICIÓN DE SALUD DE LOS RECIÉN NACIDOS EN LA RED DE SALUD CHUCUITO – JULI EN EL PERIODO 2016 - 2018, tuvo como objetivo: aplicar un modelo basado en minería de datos para predecir la condición de salud de los recién nacidos en la Red de Salud Chucuito-Juli. Esta investigación es descriptiva y de tipo histórico pues requerimos conocer, analizar y evaluar nuestras variables en sus distintas etapas basados a un periodo de evaluación, asimismo, el diseño de la investigación es descriptiva simple, debido a que son observaciones al grupo experimental, al cual se han realizado las observaciones y obtenido los resultados, se ha tenido como población a 484 gestantes en la Red de Salud Chucuito-Juli, la misma que también es usada como muestra. Esta investigación ha desarrollado minería de datos usando la metodología CRISP-DM, teniendo a los árboles de decisión como técnica de minería de datos, con el uso de los algoritmos J48 y Logistic Model Tree. La investigación realizada establece que; en apoyo al diagnóstico y prevención los atributos procesados y discretizados posibilitan determinar la condición de salud de los recién nacidos; la misma que tiene un error absoluto de ± 0.1639, esto confirma la hipótesis que el modelo basado en minería de datos permite predecir la condición de salud del recién nacido en la Red de Salud Chucuito-Juli.
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