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tesis de grado
Publicado 2023
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La tesis presente tenía como meta la creación de una aplicación web respaldada por Business Intelligence, con el propósito de anticipar el desempeño académico de los estudiantes en la institución educativa Miguel Grau. Esta iniciativa surgió debido a la necesidad de contar con un sistema web que automatizara el registro del rendimiento de los estudiantes en dicha institución. La cuestión central que abordó fue determinar en qué medida el desarrollo de esta aplicación basada en Business Intelligence contribuiría a prever el rendimiento académico en la I.E.P Miguel Grau – Quilmaná en el año 2023. En la ejecución de la tesis, se empleó la metodología XP (Extreme programming) como una alternativa ágil y dinámica para planificar, diseñar, codificar, probar y lanzar proyectos. Los fundamentos teóricos abordaron las complejas interacciones de múltiples sistemas instit...
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tesis de maestría
Publicado 2019
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La Minería de datos es usado para estudiar los datos disponibles en el cualquier campo y descubrir el conocimiento oculto en ella. Los métodos de clasificación como árboles de decisión, las reglas, red bayesiana, etc. se pueden aplicar a los datos académicos de una universidad para predecir el comportamiento de los estudiantes, el rendimiento en los exámenes, deserción estudiantil, etc. Esta predicción ayudará a las autoridades para identificar la deserción estudiantil y poder determinar la proyección de secciones y otras acciones. El algoritmo de árbol de decisión C4.5 (J48) se aplica en los datos de las notas finales semestrales de los estudiantes para predecir si abandona o no los estudios. El resultado del árbol de decisión predijo el número de estudiantes que son propensos a abandonar la carrera profesional. El resultado lo pueden utilizar a las autoridades para que...
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artículo
Publicado 2024
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Machine learning is widely used in the medical field and is increasing more and more because of the amount of data stored. The results obtained by the predictive models serve as support for good decision-making for medical personnel. The objective was to identify which methods, variables, and models are used for the prediction of arterial hypertension using machine learning. The systematic review was carried out in the PubMed, ScienceDirect, Redalyc and Scopus search engines, studies referring to the prediction of early diagnosis of arterial hypertension in people. For the selection process, Prisma was used, applying different exclusion criteria. 10,916 articles were found, 15 being included for the review. Several authors apply more than one model to compare the results in their research. The model most mentioned, used and with the best result was Random Forest, obtaining a Specificity ...
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tesis de grado
Publicado 2022
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En los proyectos de ingeniería y construcción, predecir la demanda de trabajo de los recursos de un proyecto para poder tomar decisiones con respecto al futuro de ellos es un problema complejo de resolver. Ahora, si ya un solo proyecto es complejo de predecir, imaginemos que tan complicado puede ser predecir la demanda de trabajo de todo un programa o portafolio de proyectos de una organización. Ello lleva a los profesionales de gestión de proyectos a desarrollar distintos procesos y herramientas de gestión dentro de las organizaciones con el objetivo de resolver este gran problema y así poder tomar las mejores decisiones en pro del beneficio de la compañía y garantizar la rentabilidad, la continuidad del negocio y las operaciones de una organización. El problema se torna aún más complejo cuando la organización opera en un entorno multiproyecto, en el cual los recursos de los...
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tesis de grado
Publicado 2025
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La presente tesis tiene como finalidad analizar y demostrar cómo un sistema de Machine Learning influye en la predicción de ventas de una empresa de telecomunicaciones, utilizando modelos avanzados de aprendizaje automático que permitan mejorar la precisión en las proyecciones de ventas frente a los métodos tradicionales. Para ello, se desarrolló un sistema que integra diversos algoritmos de ML, los cuales fueron entrenados y validados con datos históricos de ventas de la empresa. El desempeño de estos modelos se evaluó mediante métricas estadísticas como el R² (coeficiente de determinación), MAE (Mean Absolute Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error) y RMSE (Root Mean Square Error), con el propósito de comprobar su efectividad en la reducción de errores de predicción. Los resultados obtenidos buscan evidenciar que el uso de estas herramientas tecnológicas contribuy...
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tesis de grado
Publicado 2015
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El presente proyecto académico de fin de carrera tiene como objetivo mostrar el proceso automatizado de cada etapa del proceso de descubrimiento con el fin de predecir el abandono en los tratamientos de cáncer de una entidad de salud pública con una precisión eficiente basándose en características o factores determinados en la etapa de análisis junto con los miembros de la institución. La información resultante servirá de apoyo para que los administradores de la entidad de salud puedan plantear las políticas y estrategias personalizadas de retención de pacientes. Como se mencionó anteriormente, se tomaron en cuenta todas las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento - análisis, extracción, pre-procesamiento, estimación del modelo e interpretación - para que la información resultante pueda ser confiable y oportuna para la toma de decisiones. Adicionalmente, co...
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tesis de grado
Publicado 2015
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El presente proyecto académico de fin de carrera tiene como objetivo mostrar el proceso automatizado de cada etapa del proceso de descubrimiento con el fin de predecir el abandono en los tratamientos de cáncer de una entidad de salud pública con una precisión eficiente basándose en características o factores determinados en la etapa de análisis junto con los miembros de la institución. La información resultante servirá de apoyo para que los administradores de la entidad de salud puedan plantear las políticas y estrategias personalizadas de retención de pacientes. Como se mencionó anteriormente, se tomaron en cuenta todas las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento - análisis, extracción, pre-procesamiento, estimación del modelo e interpretación - para que la información resultante pueda ser confiable y oportuna para la toma de decisiones. Adicionalmente, co...
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artículo
Publicado 2025
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Modern economy offers several investment options, making capital assignments complex, slow and risky. In order to assist investors in the decision-making process, artificial intelligence tools aim at finding patterns hidden in data and providing useful, timely and accurate information. This work analyzes the application of machine learning algorithms in the selection of portfolios in the Brazilian market. Recent research intended to predict the stock market behavior implementing machine learning with conventional methods such as technical or fundamental analysis (Anghel, 2021; Kamara et al., 2022; Nti et al., 2020b); while few combine analyses in emerging and volatile markets like Brazil. Thus, three machine learning models were trained using variables from the technical and/or fundamental analysis. The sample included 40,562 observations from six companies listed on B3, from August 1994...
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tesis de grado
Publicado 2023
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En la presente investigación se implementó una aplicación web basada en Machine Learning para predecir la demanda de productos en una empresa ferretera, utilizando la metodología ágil SCRUM para el desarrollo del producto y sus iteraciones; adicionalmente, se determinó al algoritmo de regresión lineal como el más óptimo y se lo entrenó con data histórica de ventas de tres años, tomando en cuenta el método de clasificación ABC para centrar la demanda en los productos de la categoría A, que son los que generan mayor rentabilidad. La aplicación web integró exitosamente el algoritmo de regresión lineal y demostró un alto grado de precisión (87.64%) al evaluarlo con la métrica MAPE; se validaron los criterios de usabilidad según la norma ISO 25010, obteniendo un cumplimiento alto (90%) en los seis criterios evaluados. Con la ayuda de expertos en desarrollo de software, s...
10
tesis de grado
Publicado 2023
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Una de las principales fuentes de ingreso del sector bancario es el otorgamiento de créditos. La captación de clientes frente a este producto depende de montos y tasas de interés atractivas. Uno de los canales de venta de los créditos es el telemarketing el cual proactivamente ofrece préstamos. El presente trabajo propone al área de telemarketing de un banco la elaboración de un modelo predictivo con técnicas de machine learning que permita conocer el número de ventas de crédito que se realizarán con el fin de agilizar la toma de decisiones frente a estrategias de venta y mejorar la planificación de recursos para optimizar el costo de venta. Para la construcción del modelo se utilizaron técnicas de aprendizaje supervisado de clasificación k-NN y SVM. En la primera simulación se tuvo niveles de precisión de 61.68% y 68.41% respectivamente. Dada la dispersión de los datos...
11
tesis de grado
Publicado 2020
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El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo credit scoring para predecir el comportamiento de pagos de los clientes del segmento Microempresa. Con respecto a su metodología, se utilizó una investigación explicativa, cuyo diseño utilizado fue no experimental de corte transversal. Por otro lado, la población de estudio compendió las 2000 solicitudes de crédito aprobadas de la microempresa de la agencia San Juan de Lurigancho de una financiera de setiembre de 2017 hasta agosto 2018. De mismo modo, se utilizó un modelo econométrico Logit para verificar la hipótesis. Finalmente, se empleó el análisis documental como principal técnica de recopilación de datos. Según los resultados del modelo econométrico Logit, se identificó el 2 de McFadden, o pseudo 2 (McFadden R-squared) es 0.3454, lo cual implica que las variaciones de la variable comportamiento de pagos d...
12
tesis de maestría
Publicado 2012
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Determina la validez del test de Gant para predecir la aparición de hipertensión gestacional en nulíparas. Los trastornos hipertensivos que complican el embarazo son actualmente uno de los problemas de salud pública mundial. En el Perú, es la segunda causa de muerte materna relacionada con el embarazo. El Test de Gant es una prueba simple basada en la toma de presión arterial en dos distintas posiciones buscando que la diferencia entre las tomas de presión diastólica (mínima) determine posteriormente la presencia de hipertensión gestacional en algún momento de la gestación. El presente estudio tiene un enfoque analítico, diseño no experimental de corte longitudinal, carácter prospectivo. Fueron 64 gestantes nulíparas que acudieron a recibir su control prenatal catalogadas con bajo riesgo obstétrico, comprendidas entre las 28-32 semanas de gestación por fecha de última ...
13
tesis de grado
Publicado 2022
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En el presente estudio se desarrolló un modelo predictivo haciendo uso de técnicas de minería de datos para analizar el comportamiento del cliente, con la finalidad de lograr identificar y clasificar a los clientes con mayor riesgo a desertar en una empresa de telecomunicaciones y así, apoyar a la empresa en la toma de decisiones certísimas y la creación de estrategias de retención. Para lograr el objetivo principal, se analizaron las características algorítmicas de los principales algoritmos de minería de datos propuestos por la bibliográfica para determinar el que mejor logre adaptarse a la realidad presente, obteniendo el mejor desempeño en las métricas de evaluación propuestas con el algoritmo XGBoost, el cual, obtuvo un 83% de precisión para determinar a los potenciales clientes con riesgo a desertar. Para el desarrollo del módulo de predicción en base al algoritmo ...
14
tesis de grado
Publicado 2025
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El riesgo crediticio es un desafío clave en el sector financiero, especialmente en entidades como cooperativas y microfinancieras, donde la falta de información precisa dificulta la toma de decisiones y afecta la estabilidad económica. A corto plazo, la morosidad genera problemas de liquidez y, a largo plazo, puede comprometer la solvencia institucional. En este contexto, la predicción efectiva de la morosidad es fundamental para mitigar pérdidas y optimizar la gestión del crédito. Este estudio aborda el problema de la predicción de morosidad en clientes de la entidad financiera San Francisco de Mocupe mediante un análisis comparativo de los algoritmos de machine learning XGBoost, LightGBM y Random Forest. Se utilizó un enfoque cuantitativo con datos históricos que incluyeron variables sociodemográficas, crediticias y de comportamiento de pago. Se aplicaron técnicas de depur...
15
tesis de grado
Publicado 2025
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Antecedentes: La neumonía es la principal causa de morbi-mortalidad en la edad pediátrica sobre todo en países en vías de desarrollo, es por ello que resulta necesario contar con herramientas que permitan estratificar al niño con neumonía. El índice respiratorio de gravedad (puntuación RISC) es una escala clínica que combina variables de fácil obtención para predecir el riesgo de severidad y mortalidad en niños con neumonía logrando así la correcta toma de decisiones con respecto al manejo. Métodos: Se realizará un estudio analítico, observacional, retrospectivo, cuyo diseño especifico es de evaluación diagnostica que incluirá a pacientes entre 1-24 meses hospitalizados con el diagnóstico de neumonía en el HNAGV, Cusco en el periodo 2020-2024. Resultados: Se analizó un total de 404 historias clínicas. Los hallazgos obtenidos mostraron que una puntuación RISC > 3,...
16
tesis de grado
Publicado 2022
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Esta investigación lleva como título “ANÁLISIS COMPARATIVO DE ADAPTIVE BOOSTING Y DECISION TREE PARA PREDECIR LA MOROSIDAD DE CUOTAS SOCIALES DEL COLEGIO DE INGENIEROS DEL PERÚ CONSEJO DEPARTAMENTAL LAMBAYEQUE” tuvo como finalidad emplear y comparar dos algoritmos de predicción, las cuales fueron Adaptive Boosting (AdaBoost) y Árbol de Decisiones (Decision Tree), para llegar a la conclusión de conocer que algoritmo es más eficiente para predecir o pronosticar la morosidad. El interés por la presente investigación surge porque hasta el momento, si bien hay estudios parecidos al presente trabajo, los resultados finales no son iguales para todos, es decir, en cada uno de los estudios, la técnica que mejor se comporta siempre depende de los datos y por ende al tipo de estudio que se esta realizando, entonces surge así el interés de saber cual de ambas técnicas se comportar...
17
tesis de maestría
Publicado 2024
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This thesis was developed within the Tax Administration Management of the Provincial Municipality of Loreto – Nauta in the year 2023, which presented integration problems in the decision-making processes and which until then did not have an application that is friendly and understanding to obtain a situational diagnosis that helps predict better tax collection. Reason why the following research question was intended to be resolved: How to improve decision making in the GAT of the MPL – N through the use of a Business Intelligence Application? Whose general objective was: Optimize decision making in the Tax Administration Management of the Provincial Municipality of Loreto - Nauta, through the use of a Business Intelligence Application. Being an applied type research and at a descriptive and applicative level with a quasi experimental experimental design with post-test and control gro...
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tesis de grado
Publicado 2018
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El ámbito de estudio de las finanzas abarca tanto la valoración de activos como el análisis de las decisiones financieras tendentes a crear valor. El objetivo del equipo directivo de una empresa debe ser la máxima creación de valor posible, es decir, maximizar las ganancias para los accionistas o propietarios, maximizando el valor de los proyectos de inversión que la empresa está tomando y sacarle la mayor rentabilidad posible. Las empresas crean valor cuando el capital invertido genera una tasa de rendimiento superior al coste del mismo. El valor de la empresa viene representado por el valor de mercado de su activo; como es lógico, éste debe ser igual al valor de mercado de su pasivo que, a su vez, es igual a la suma del valor de mercado de sus acciones más el valor de mercado de sus deudas. Las finanzas no son sólo una cuestión de interpretación de ratios, o de planificaci...
19
tesis de grado
Publicado 2015
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En la actualidad, las empresas manejan una gran cantidad de información, el cual era inimaginable años atrás, la capacidad de recolectarla es muy impresionante. En consecuencia, para varias empresas esta información se ha convertido en un tema difícil de manejar. Diariamente, las empresas sea del sector, tipo o tamaño que sea, toman decisiones, las cuales la mayoría son decisiones estratégicas que pueden afectar el correcto funcionamiento de la empresa. Es aquí, donde ingresa una de las herramientas más mencionadas en el área de TI: Business Intelligence, este término se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones, explotar su información, y mejor aún, plantear o predecir escenarios a futuro. El presente trabajo permitirá al área de Marketing de la empresa Iasacorp International, obtener información sobre el comportamiento y hábitos de co...
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tesis de grado
Publicado 2018
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Actualmente la utilización de Machine learning tiene mucha vigencia en el tratamiento de datos los cuales pueden ser de distintas características. El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica. Se ha desarrollado una aplicación que utiliza modelos probabilísticos, lógicos, los cuales son parte del aprendizaje automático (Machine learning). Esta aplicación generalizara patrones de comportamiento. En este contexto eso quiere decir (identificar patrones complejos en miles o millones de datos). Nuestro aplicativo utiliza un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Los datos obteni...
