Influencia del modelo de analítica de datos en la evaluación de la capacidad alimentaria en menores de edad en Perú, 2024

• Autores: Espinoza Araujo, Angel Manuelle Alfonso, Vasquez Ambicho, Ana Lucia
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/169130
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/169130
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Desnutrición; Analítica de datos; Alimentación infantil; Visualización de datos; Desarrollo sostenible; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El objetivo de la investigación fue explicar la influencia del modelo de analítica de datos en la evaluación de la capacidad alimentaria en menores de edad en Perú, alineado al Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) "Hambre Cero". Para ello, se llevó a cabo un estudio de tipo aplicado, con un diseño preexperimental y un nivel explicativo. Se trabajó con una población de 2236 registros, seleccionando una muestra de 325, y se emplearon herramientas de visualización como Dashboards interactivos, mapas de calor y análisis predictivo para comprender el comportamiento respecto a la capacidad alimentaria. La investigación, de tipo aplicada y diseño preexperimental, nivel explicativo, recopiló datos de una población de 2236 registros, seleccionando una muestra de 325. Los resultados confirmaron la hipótesis general a través del silogismo hipotético-deductivo, aceptando las hipótesis específicas con valores estadísticos significativos (HE1= 0.000, HE2= 0.006, HE3= 0.007). Se evidenció que el uso de la analítica de datos mejora la gestión y evaluación de la alimentación infantil, facilitando la comprensión de la información mediante iconografía visual y promoviendo una toma de decisiones más efectiva para combatir la desnutrición. En conclusión, se recomienda ampliar el alcance del estudio a otras regiones y evaluar la integración de inteligencia artificial en el análisis de datos para optimizar la identificación de patrones y tendencias en la capacidad alimentaria infantil.