Aplicación del algoritmo de regresión lineal usando python para optimizar los recursos humanos en puestos de insumos químicos de SUNAT

• Autor: Salazar Marín, Gloria Mercedes
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/7507
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.13084/7507
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Matemática pura y aplicada; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.01; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02

El presente trabajo titulado Aplicación del algoritmo de regresión lineal usando Python para optimizar los recursos humanos en puestos de Insumos Químicos de SUNAT, tiene como principal objetivo demostrar que mediante la aplicación del algoritmo de regresión lineal usando Python se puede optimizar los procesos de una organización, en este caso la organización es la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT) en su Área de Fiscalización de Insumos Químicos, la cual se encarga de fiscalizar los transportes que puedan llevar productos químicos de forma ilegal hacia las zonas del VRAEM (Valle de los ríos Apurímac, Ene y Mantaro) para luego ser utilizados en la elaboración de drogas ilícitas, ver (Anexo A). El trabajo realizado en esta investigación determina la asignación del personal correcto para la fiscalización de los vehículos que transporten insumos químicos, para ello se recolectaron datos sobre las intervenciones realizadas en los puestos de control, que fueron validados con el objetivo de verificar su consistencia, almacenándose en una base de datos, para luego proceder a realizar el análisis de los datos con el modelo de Regresión Lineal, usando el lenguaje de programación Python, que permitió analizar los días de mayor y menor afluencia de vehículos para predecir la cantidad de personal adecuada con la finalidad de optimizar el recurso humano en los puestos de control. La información recolectada durante las intervenciones en los puestos de control facilitará la investigación del presente trabajo.