Examinando por Autor "Castillo Zumarán, Segundo José"

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Aplicación de la técnica de clasificación de minería de datos para mejorar los procesos de atención de citas en el área de consultorios externos de un hospital del departamento de Lambayeque
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2018) Polo Capuñay, José Alonso; Polo Capuñay, José Alonso; Castillo Zumarán, Segundo José
La creciente demanda de pacientes que acuden al hospital en estudio da origen a que el diferimiento de citas sea más prolongado, lo que dificulta cumplir con uno de los objetivos institucionales, el cual es brindar una atención oportuna a los pacientes. A su vez y en consecuencia, no se aprovecha el presupuesto asignado; esto deriva en que la tasa de deserción a la consulta supere el estándar que es 5%. Ante esta situación, se realiza el presente trabajo para demostrar que, aplicando técnicas de minería de datos se puede determinar la probabilidad de deserción a la consulta médica, lo que repercutirá en una mejor gestión de asignación y/o aprovechamiento en el otorgamiento de citas; siendo justificado tecnológicamente, pues se haría uso de algoritmos de minería de datos para demostrar la probabilidad de deserción; económicamente, se demostraría que existe una mejora en el aprovechamiento del presupuesto asignado; socialmente, pues estas mejoras repercutirían positivamente en los pacientes; científico, pues esta investigación quedará como base para futuros estudios. Para lograr el objetivo propuesto, se debe disminuir el índice de citas no atendidas, disminuir el presupuesto desaprovechado destinado para las atenciones en consultorios externos, y aumentar el índice de pacientes citados producto de la deserción. La presente investigación es de tipo Tecnológica Aplicada, optando como diseño de contrastación de hipótesis, la de sucesión o llamada también pre test / post test o en Línea, en la que se consideró, como población, la data histórica con la que cuenta la institución desde el año 2010 al año 2016, de la cual se tomará como muestra los pacientes atendidos durante el año 2017; y se hizo uso de encuestas y entrevistas para la recolección de datos. Como resultado del trabajo se pudo concluir que durante el periodo de prueba, se pudo disminuir 1.00% el índice de deserción en consulta ambulatoria, y un 29.79% en procedimientos. En lo que respecta al presupuesto, se aprovecharía S/.110,670.00 en consulta ambulatoria y S/.1,247,400.00 en procedimientos; asimismo, se determinó que, mediante el uso de la minería de datos, se hubiera aprovechado 2,635 citas en consulta ambulatoria y 29,700 en procedimientos, destinados a pacientes en lista de espera.
Desarrollo de una solución de minería de datos para la determinación de segmentos de clientes en una empresa de capacitaciones online Chiclayo
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2019) Gelacio Mendoza, Dany Yesenia; Gelacio Mendoza, Dany Yesenia; Castillo Zumarán, Segundo José
La minería de datos en el aspecto de segmentación permite descubrir ciertos aspectos relevantes de sus clientes, como su patrón de consumo, permitiendo a la empresa crear estrategias comerciales para el beneficio tanto del cliente como de la empresa misma. Se aplicó la metodología CRISP-DM para el proceso de minería de datos, como modelo empleado fue descriptivo para este tipo de solución, en la cual; se utilizaron técnicas de clustering de minería de datos, como algoritmos K-means, distancia, K-medoids. Las herramientas utilizadas fueron: Rstudio para efectuar el agrupamiento de datos, Power BI para mostrar los resultados de manera interactiva al usuario final y un dashboard para presentación de los resultados. Teniendo como resultados el patrón de clientes de consumo por su monto promedio de consumo, la cantidad de cursos y promedio de consumo, departamentos con mayor impacto, edad promedio de cada grupo(clúster). Y finalmente, como conclusiones se obtuvo que los datos almacenados en el periodo 2014-2018 permitió un análisis exploratorio, seleccionando variables cuantitativas y cualitativas creando así un nuevo modelo a evaluar por algoritmos de minería de datos, obteniéndose 3 grupos(clústeres) formados por homogeneidad.
Implementación de una solución de inteligencia de negocios basado en el algoritmo de serie temporal para la mejora del proceso de toma de decisiones gerenciales en una empresa comercial
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2015) López Palacios, Anali del Rosario; López Palacios, Anali del Rosario; Castillo Zumarán, Segundo José
El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo mejorar el proceso de toma de decisiones. Dentro de los problemas identificados se encontró que los reportes solicitados por la gerencia eran entregados con demoras debido a que el personal encargado de realizar dichos reportes tomaba mucho tiempo en la culminación de los mismos, generando adicionalmente, un costo para la empresa. Los reportes generados presentaban un nivel de calidad de la información bajo, por lo que varias veces los clientes solicitaban productos que no tenían en stock mientras existían otros productos que durante grandes periodos de tiempo no tenían movimientos de ventas, generando que la gerencia tuviera un nivel de satisfacción bajo por la información brindada en los reportes. La implementación de la solución de inteligencia de negocios basado en el algoritmo de serie temporal ha mejorado significativamente el proceso de toma decisiones en la empresa “El Ofertón SAC”. La solución redujo en un 96,25% el tiempo promedio en la elaboración de informes solicitados por la gerencia, se incrementó el nivel de calidad de la información solicitada de 1,8667 a 4,600 y se incrementó el nivel de satisfacción sobre la información solicitada de 2,2000 a 4,5333 , ambos basados en una escala de 5 puntos del estilo Likert.
Plataforma de análisis de datos para la toma de decisiones en los procesos de abastecimiento y control de medicamentos de la Farmacia del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2020) Gonzalez Bernal, Cesar Yeudi; Gonzalez Bernal, Cesar Yeudi; Castillo Zumarán, Segundo José
El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo principal apoyar la toma de decisiones en los procesos de abastecimiento y control de medicamentos de la farmacia del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo frente a problemas como casos de pacientes que no encuentran la medicina prescrita por su médico, elevados costos de almacenamiento de medicinas en productos que presentan baja demanda y el bajo nivel de satisfacción de los pacientes del hospital. Con esta finalidad, se planteó el desarrollo de una solución basada en Inteligencia de Negocios, utilizando la metodología de Ralph Kimball en combinación con la metodología CRISP-DM para predecir el comportamiento en la rotación de medicinas mediante series temporales. Finalmente se obtuvieron resultados sobre el nivel de satisfacción del usuario, donde el 80% consideró que la aplicación ha reducido el tiempo de análisis de información para la toma de decisiones sobre abastecimiento de medicinas en el nivel bueno y muy bueno; otro 80% de usuarios consideró que la aplicación incrementó el nivel de información oportuna para la toma de decisiones y finalmente el 100% de usuarios consideró que la aplicación permite mejorar el entendimiento de los escenarios de decisiones para el proceso de abastecimiento de medicinas.
Sistema de análisis comercial sobre clientes morosos del suministro de agua potable como soporte al proceso de toma de decisiones en la Municipalidad Provincial de Chota
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2020) Villegas Fernandez, Roger; Villegas Fernandez, Roger; Castillo Zumarán, Segundo José
El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo principal apoyar el proceso de toma de decisiones comerciales sobre clientes morosos del suministro de agua potable en la municipalidad de Chota frente a la situación problemática que existía debido a que los usuarios tenían deudas de no solo meses sino incluso años. Con esta finalidad, se planteó el desarrollo de un sistema de análisis comercial basado en Inteligencia de Negocios, utilizando la metodología de Barquin para dar soporte al proceso de toma de decisiones sobre clientes morosos. Finalmente, se obtuvieron como resultados que eran 5 las dimensiones idóneas que alimentarían al hecho “Ingresos”; los reportes permitieron mostrar los ingresos reales según un período de tiempo determinado, la evolución de suministros, la evolución de ingresos, el análisis de ingresos por zonas y las deudas de los clientes. Además, mediante el juicio de expertos se logró validar el sistema en base a la ISO 9421 con el criterio de usabilidad y el coeficiente de V-Aiken.
Sistema de business intelligence utilizando algoritmo de serie temporal para apoyar la toma de decisiones en el proceso de ventas del grupo empresarial Leoncito
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2018) Mino Egusquiza, Christian Jesús; Mino Egusquiza, Christian Jesús; Castillo Zumarán, Segundo José
Las empresas de hoy se ven en la necesidad de analizar su información para la correcta y oportuna toma de decisiones, la cual ayuda a encaminarla hacia los objetivos planteados. En el caso del grupo empresarial Leoncito con respecto a su toma de decisiones en su proceso de ventas se pudo identificar que para obtener información solicitada existía una demora de hasta 2 días, se desconocía el comportamiento de sus ventas en el tiempo, no contaban con reportes que permitan monitorear metas establecidas, no analizaban sus ventas desde diferentes perspectivas de negocio. Y además no se explotaban los datos históricos de la empresa. La presente tesis se desarrolló para apoyar la toma de decisiones en el proceso de ventas del grupo empresarial Leoncito mediante la implementación de un sistema de inteligencia de negocios utilizando algoritmo de serie temporal. Se utilizó la metodología Ralph Kimball y se usaron las herramientas Microsoft. El resultado que se obtuvo fue un sistema que logró disminuir el tiempo promedio que tomaba la obtención de información sobre ventas, generó reportes los cuales brindaron información analítica desde diferentes perspectivas, además se hicieron proyecciones para sus ventas; para las cuales se empleó el algoritmo de serie temporal.
Sistema de gestión y soporte de toma de decisiones basado en algoritmos de Bayes y Cluster para mejorar los procesos analíticos del área comercial de una empresa educativa
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2016) Quepuy Perleche, Carlos Enrique; Quepuy Perleche, Carlos Enrique; Castillo Zumarán, Segundo José
La presente tesis se enmarca en los problemas de la falta de información por parte de los ejecutivos para saber a quién mandarle la publicidad y cuando programar los diplomados a dictarse, ya que la difusión de los diplomados se hace a través email en forma masiva puesto que existe un desconocimiento de los perfiles de clientes, es por ello que se plantea el desarrollo de una solución de inteligencia de negocios utilizando la metodología de Ralph Kimball, por su base empírica y adecuada para las implementaciones de almacenes de datos; dada su gran versatilidad y enfoque. La aplicación presenta reportes analíticos como ciclo de vida de un producto, evolución de ingresos, comparativo de demanda e ingreso, así como la implementación de dashboard de demanda e ingreso para así mejorar el proceso analítico de soporte a la toma de decisiones del área comercial de la empresa educativa basado en algoritmos de bayes y clúster, y así aumentar la disponibilidad de información requerida por los ejecutivos, reducir tiempo en procesar información requerida por los ejecutivos lo que conlleva a aumentar el grado de calidad de información y con eso se aumentará el nivel de satisfacción ejecutivo de la organización. Como resultado se obtuvo una reducción de tiempo de espera en la obtención de información a un 94.75% en minutos; también mejoró la manera de cómo promocionar los diplomados con la ayuda de los algoritmos; además de la facilidad en el acceso de la información actualizada, precisa y segura alcanzando la satisfacción del ejecutivo.
Sistema de soporte a la toma de decisiones basado en inteligencia de negocios para mejorar los procesos comerciales del importador peruano
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2015) Chávez Colmenares, Daniel Angel; Chávez Colmenares, Daniel Angel; Castillo Zumarán, Segundo José
El presente proyecto, propone la implementación de un sistema de soporte a la toma de decisiones basado en inteligencia de negocios para mejorar los procesos comerciales del importador peruano, donde el principal problema radica en la información desintegrada que se encuentra en diferentes formatos almacenados y además no se le da una debida orientación a dicho importador. Por ello es preciso hacer la siguiente pregunta ¿De qué manera el sistema de soporte a la toma de decisiones basado en inteligencia de negocios contribuirá a que el importador peruano tome una adecuada decisión al momento de importar y que de esta manera pueda mejorar sus procesos comerciales? Tomando en cuenta la problemática que se nos presenta, se necesitará la implementación de un sistema de soporte a la toma de decisiones basado en Business Intelligence para la mejora de los procesos comerciales del importador peruano. El proyecto tiene como objetivo principal el correcto procesamiento y limpieza de datos para que de esta manera responda a los requerimientos del importador peruano. En el marco metodológico, se opta por utilizar la metodología de Ralph Kimball que es de un enfoque descendente, escalando todos los requerimientos funcionales de cada unidad de negocio o departamento para consolidar finalmente el datawarehouse. Como muestra se tomará a una parte de la población de importadores a los que se les aplicará un pre y post test, la recopilación de datos estará dada por entrevistas, observaciones y reportes; y para el procesamiento de estos datos se utilizara la herramienta de Microsoft Office Excel. Por lo tanto se concluye que el sistema contribuyó a mejorar los procesos comerciales mediante una oportuna toma de decisiones.