Tesis EP Estadística

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Regresión logística aplicado a los factores socioeconómicos asociados al nivel de educación financiera de los estudiantes de 5° de secundaria, 2022
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Puchoc Carbajal, Katherine Susan; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Determina la influencia de los factores socioeconómicos en el nivel de educación financiera de los estudiantes de 5° de secundaria en instituciones educativas de Comas y San Martín de Porres, Perú, durante el año 2022. Para lograr este objetivo, se empleó un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental, transversal y correlacional. La población estuvo conformada por estudiantes de secundaria de ambas zonas, seleccionando una muestra de 244 estudiantes mediante muestreo aleatorio simple. Se aplicó un cuestionario para medir tanto el nivel de educación financiera como los factores socioeconómicos. El análisis se realizó utilizando un modelo de regresión logística binaria, permitiendo estimar la probabilidad de que un estudiante presente un nivel bajo de educación financiera en función de variables como el ingreso familiar, nivel educativo de los padres y acceso a recursos financieros, entre otros. Entre los resultados más relevantes se encontró que el 68.9% de los estudiantes presentan un nivel alto de educación financiera, mientras que el 31.1% presenta un nivel bajo. La regresión logística mostró que los estudiantes con ingreso familiar bajo, bajo nivel educativo de los padres y limitado acceso a recursos financieros presentan mayores probabilidades de tener un bajo nivel de educación financiera. Se concluye que los factores socioeconómicos desempeñan un papel crucial en el nivel de educación financiera de los estudiantes, sugiriendo la necesidad de políticas públicas que aborden estas desigualdades para mejorar el acceso y conocimiento financiero entre los estudiantes.
Análisis factorial confirmatorio del instrumento del estrés académico de los estudiantes universitarios en la educación virtual
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Lopa Zea, Ruben; Rodríguez Orellana, Hugo Marino
Determina las propiedades del Análisis Factorial Confirmatorio aplicado al instrumento del estrés académico de los estudiantes universitarios en la educación virtual, para la realización de la valoración de este cuestionario se utilizó la técnica mencionada Análisis Factorial Confirmatorio, mediante la determinación de las cargas factoriales y las medidas de bondad de ajustes se validará la estructura factorial del instrumento, asegurando su aplicabilidad y precisión. En el análisis desarrollado se identificó cuatro factores: Sobrecarga y limitaciones de tiempo, Interacción y participación, Recursos Tecnológicos y Distracciones en el Ambiente de Estudio. Donde el modelo de medida estimado presenta un ajuste general aceptable, cuyas medidas alcanzan umbrales ideales tales como GFI, RMR, IFI, RMSEA, PCFI, AGFI, PRATIO, CFI, PNFI, la cual nos indican una buena representación de los datos observados, lo cual en base a los resultados obtenidos podemos asegurar su aplicabilidad y la precisión que tiene este instrumento.
Factores asociados a la ansiedad y depresión en los pacientes del centro de salud mental comunitario-Santa Rosa de Huaycán utilizando regresión logística binaria, año 2024
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Ráez Chirinos, Nathaly Rossy; Huamán Gutiérrez , Zoraida Judith
El presente trabajo de tesis analiza los factores correlacionados a la ansiedad y depresión en pacientes del centro de salud comunitario mental Santa Rosa de Huaycán utilizando regresión logística binaria en el año 2024, para lo cual se ha desarrollado una metodología de enfoque cuantitativa, de tipo correlacional múltiple, de diseño transversal, con un nivel aplicado, que toma como muestra a 123 pacientes del centro de salud comunitario mental Santa Rosa de Huaycán, a quienes se les evaluó a través de un instrumento de tipo encuesta, definiendo como resultados encontrados márgenes de significancia entre las variables (V.I.: Factores asociados y V.D.: Ansiedad y Depresión), inferiores al 0.05, por lo cual establece un índice de correlación promedio o regular entre ambas variables, con lo cual se puede concluir que existe una asociación relevante entre los factores asociados (sociodemográficos, psicológicos asociados y personales asociados) y el desarrollo de ansiedad y depresión en personas atendidas en dicho centro de salud.
Modelación y proyección de la demanda de turismo en el Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Graciano Alvarado, Domenico Giancarlo; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
La presente tesis, tuvo como objetivo determinar la posibilidad de modelar y proyectar la demanda de turismo en el Perú hasta diciembre del año 2024, obteniendo datos abiertos de la página del MINCETUR desde el mes de enero del año 2002 hasta julio del año 2023, para ello fue necesario también estimar algunos valores ausentes debido a la pandemia del Covi19 del año 2020, época que no hubo ingreso de turistas al país, por lo tanto, no existe registro de datos durante 6 meses. Se estimó con la metodología de Box&Jenkins, 5 modelos SARIMA para su comparación y debido a resultados estadísticos, como menor valor MAPE y RMSE, se eligió un modelo SARIMA(2,1,2)(1,1,3)12 siendo el más adecuado para predecir la cantidad de ingresantes turistas hasta diciembre del año 2024, debido a ello es ahora posible modelar y proyectar el turismo en el Perú, para una planificación económica en este sector.
Análisis factorial múltiple de la violencia contra la mujer por parte de su pareja según ENDES, 2014 - 2019
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Rojas Babilonia, Veronica Xena; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
El propósito de este trabajo es identificar la dinámica que se da en la violencia contra la mujer por parte de su pareja desde 2014 al 2019 a nivel departamental. Se utilizó la información registrada, publicado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú (INEI) titulada como “Informe Principal Encuesta Demográfica y de Salud Familiar Principal (ENDES)”. La investigación tiene un enfoque cuantitativo por la medición de las variables y de tipo Correlacional porque busca encontrar asociaciones entre la violencia psicológica, física y sexual en los años 2014-2019. Así también, tiene un diseño Observacional y de carácter longitudinal porque se van a incluir indicadores relacionados a la violencia. Con la técnica AFM se permitió caracterizar los niveles de violencia contra la mujer, identificando departamentos con mayor y menor nivel de violencia y distinguiendo entre niveles de violencia psicológica y física. Siendo, las regiones de Apurímac, Puno y Cuzco las de mayor nivel de violencia a diferencia de las regiones La libertad, Loreto, Lambayeque y Ucayali donde resultaron muy por el contrario en los años 2014 al 2019.
Modelos de datos de panel aplicado a los predictores ambientales del dengue, periodo 2005-2022
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Ramon Hinostroza, Juan Alberto; Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
Este estudio examina cómo las condiciones ambientales impactan la incidencia del dengue en los departamentos del Perú con mayor número de casos, empleando la técnica de Modelos de Datos de Panel. Las variables ambientales evaluadas incluyen la temperatura media, la humedad relativa y la precipitación, con el fin de detectar efectos que no han sido considerados en los enfoques tradicionales. Se implementan modelos estáticos de datos de panel, entre ellos, modelos de efectos fijos unidireccionales y bidireccionales, así como modelos de efectos aleatorios también unidireccionales y bidireccionales. En el presente trabajo se inicia con un análisis descriptivo de las variables para determinar su comportamiento y variabilidad resultando positivo para continuar con el análisis, el siguiente paso evaluamos los modelos obtenidos, los cuales son el de efectos constantes, efectos fijos y efectos aleatorios, obteniendo como resultado el mejor modelo que se adapta a nuestros datos el de efectos fijos de una sola vía con respecto al tiempo. Prosiguiendo con el objetivo de confirmar si es el modelo es el adecuado, se aplica el test de Hausman obteniendo como resultado que el modelo más apropiado es el de efectos fijos, de tal manera que recurrimos a las investigaciones anteriores, donde recomiendan usar la menor suma de errores cuadráticos, obteniendo como resultado el modelo apropiado para nuestros datos, el de efectos fijos de una sola vía con respecto al tiempo, así mismo el modelo seleccionado explica lo siguiente: la temperatura promedio muestra una asociación significativa y positiva con la incidencia del dengue. Este modelo revela que un aumento en la temperatura está relacionado con un incremento en los casos de dengue, Por otro lado, la humedad relativa muestra una relación significativa pero negativa, sugiriendo que un aumento en la humedad está asociado con una reducción en los casos de dengue. Finalmente, la precipitación también presenta una asociación positiva y significativa con la incidencia de la enfermedad. Demostrando finalmente que las mejores estimaciones se obtienen con los modelos de efectos fijos de una sola vía con respecto al tiempo, lo cual permitirá predecir los casos de dengue en los diferentes departamentos de mayor riesgo para el año 2023.
Factores asociados a la depresión en tiempos de pandemia mediante regresión logística, 2021
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Huaranca Saez, Dayana Maranatha; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
El objetivo de esta investigación fue determinar los factores asociados a la depresión en tiempos de pandemia utilizando un modelo de regresión logística binaria. Metodológicamente, se emplea un diseño no experimental, transversal y correlacional, con datos de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) 2021. La muestra trabajada incluye 27,719 personas. Se aplicaron técnicas de manejo de datos desbalanceados como SMOTE para mejorar la precisión del modelo. Los resultados indican que factores como la edad, el sexo, el nivel educativo, el estado civil, y la presencia de comorbilidades (hipertensión y diabetes) están significativamente asociados a la depresión. En conclusión, esta investigación ofrece una comprensión detallada de los determinantes de la depresión en el contexto de la pandemia, proporcionando información valiosa para la formulación de políticas de salud pública.
Análisis exploratorio espacial de la violencia conyugal hacia la mujer durante la pandemia en el Perú, 2021
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Flores Heredia, Rosita Exilda; Solano Dávila, Olga Lidia
En esta investigación se empleó el análisis exploratorio de datos espaciales con el propósito de identificar y determinar patrones espaciales con respecto a la violencia conyugal ejercida contra la mujer durante la pandemia en el Perú año 2021.Se identificó tres tipos de violencia. Se utilizó la información recolectada por La Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES,2021) para el análisis. Los resultados mostraron una concentración de violencia conyugal en los departamentos del sur del Perú. Además, se logró identificar con el Índice de Morán y el Mapa de Lisa, que estos departamentos se correlacionan espacialmente y se identificó que los departamentos vecinos poseen alta incidencia de alguno de los tipos de violencia conyugal.
Modelo de ecuaciones estructurales aplicado a la calidad de servicio y satisfacción del estudiante en el colegio Carlos Cueto Fernandini, Lima, 2022
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Huaman Koncho, Katherinne Lesly; Huamán Gutiérrez, José Manuel
Determina el modelo de calidad del servicio que influye en la satisfacción de los estudiantes del nivel secundario en el colegio Carlos Cueto Fernandini. Para lograr el objetivo planteado, se estudiaron dos variables: la calidad del servicio y la satisfacción de los estudiantes, siendo la primera independiente y la segunda dependiente. La técnica de recopilación de datos se la realizó por medio de encuestas al tratarse de una metodología de enfoque cuantitativo y valoradas por los encuestados por medio de una escala de Likert, donde se realizaron 239 de ellas. El tipo de investigación se ha identificado como aplicada, no experimental con un diseño descriptivo. Se realizó un modelo de ecuaciones estructurales para probar la hipótesis general al 5% de nivel de significancia. Los datos fueron validados por análisis factorial exploratorio y confirmatorio, así como una validez discriminante. Los datos obtenidos demuestran una carga factorial positiva del modelo de regresión lineal entre la calidad del servicio y la satisfacción de los estudiantes del colegio Carlos Cueto Fernandini.
La calidad del empleo asalariado urbano 2022: diseño y estimación de un índice sintético
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Corzo Portocarrero, Jorge Antonio; Norabuena Figueroa, Emerson Damián
Propone un índice sintético fiable construido con el auxilio del Análisis de Componentes Principales en su versión no lineal (NLPCA). Este índice busca medir el nivel de calidad del empleo asalariado del Perú urbano por el lado de la demanda de trabajo y desde la perspectiva de la población trabajadora. La base de datos empleada proviene de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), metodología actualizada, correspondiente al periodo 2015-2022. Los resultados muestran que, en el año 2022, los empleos de muy baja calidad y de baja calidad afectaron a más del 50.0% de la fuerza de trabajo asalariada urbana, asimismo, el nivel de calidad del empleo de un trabajador asalariado promedio a nivel nacional urbano se redujo en 4.5 puntos de calidad (pc), pasando de 53.2(pc) en el 2016 a 48.7(pc) en el 2022. Por otro lado, no se encontró diferencia estadística en el nivel de calidad del empleo asalariado urbano entre hombres y mujeres [Test Fligner − Policello: (p > 0.05)] y se constató la existencia de una correlación positiva [Tau b de Kendal = 0,273: (p < 0.05)] entre el nivel de educación y el nivel de calidad del empleo asalariado. En conclusión, en el Perú urbano predominan los empleos de baja calidad.
Segmentación de clientes en base a sus preferencias de compra de una empresa de generadores eléctricos
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Rosales Zegarra, Nikole Lizbeth; Norabuena Figueroa, Emerson Damián
Segmenta los clientes de una empresa de generadores eléctricos en base a sus decisiones de compra, con el propósito de desarrollar estrategias comerciales más efectivas. La expansión del número de clientes de una empresa de generadores eléctricos, junto a la importancia de datos transaccionales generados durante cada compra, despierta el interés de los profesionales de diferentes áreas que buscan descubrir los patrones ocultos en los hábitos de compra de los clientes. La relevancia de estos patrones radica en que se pueden utilizar para establecer estrategias que fomenten el crecimiento de las ventas. El objetivo principal del estudio es realizar una segmentación de los clientes de una empresa de generadores eléctricos de Puerto Rico, basándose en sus patrones de compra (modelo de segmentación transaccional) registrados durante el intervalo de tiempo entre enero y mayo de 2023. Se realiza una investigación de naturaleza cuantitativa de carácter descriptivo y diseño experimental, de corte transversal. El conjunto de datos utilizado incluye la información de 1083 clientes y se consideraron diversas variables, tales como el tiempo transcurrido desde la última compra, cantidad de productos pedidos, cantidad de tipos de productos únicos pedidos y monto monetario relacionado a las compras. Tras la aplicación se identifican dos clusters distintos. Para cada uno de estos clusters identificados, se proporciona una descripción detallada. Además, se desarrollan estrategias de marketing comercial con el objetivo de promover el crecimiento de las ventas de la empresa, las cuales se espera que sean altamente beneficiosas.
Análisis exploratorio de datos espaciales, una aplicación a la distribución de la diabetes en mujeres del Perú - 2019
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Ramirez Ucañay, Barbarita Paula Janeth; Solano Dávila, Olga Lidia
Analiza la prevalencia y distribución espacial de la diabetes mellitus en mujeres del Perú en el año 2019, para realizar una regionalización de esta enfermedad mediante el uso del análisis exploratorio de datos espaciales, para así poder determinar poblaciones vulnerables y regiones de atención prioritarias. E estudio radica en la aplicación de la técnica del “Análisis Exploratorio de Datos Espaciales”(AEDE) a la problemática de salud publica de la diabetes mellitus en mujeres del Perú con un enfoque actualizado y detallado, tomando en cuenta principalmente el eje espacial para el análisis de los datos. Asimismo, su aplicación en distintas plataformas de los SIG de software libre y código abierto para distintas plataformas (GNU/Linux, Unix, Mac OS, Microsoft Windows y Android) como QGIS, ArcMap, RStudio y GeoDa, que pueden ser de guía para la aplicación de la técnica del AEDE en distintos campos de la investigación.
Regresión logística ordinal aplicado a los factores asociados a la hipertensión arterial en pacientes de la institución prestadora de servicios de salud Expertta Salud, 2020
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Chalan Neira, Javier Eduardo; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Determina los factores asociados a la hipertensión arterial en pacientes de la institución prestadora de servicios de salud Expertta Salud, mediante la aplicación de la regresión logística ordinal. Para ello, se tuvo como muestra a 652 de un total de 7543 pacientes de la Institución Prestadora de Servicios de Salud Expertta Salud correspondientes a tres programas vive sano, Krystal y Krystal continuador del año 2020 incluyendo mujeres y varones de todas las edades procedentes de lima metropolitana. Los resultados obtenidos indican que los factores asociados a la hipertensión arterial en pacientes de la institución prestadora de servicios de salud Expertta Salud, mediante la aplicación de la regresión logística ordinal son: la edad, el sexo, colesterol HDL, diabetes mellitus, consumo de tabaco, presión arterial sistólica y la presión arterial diastólica. Además, al comparar los modelos de regresión logística ordinal por medio de los modelos de enlace Logit, Probit y Log-log complementario, los resultados son semejantes, pero el modelo de enlace Logit presenta ligeramente mayor porcentaje de clasificación correcta.
Análisis exploratorio espacial de la hipertensión arterial en adultos mayores, Perú 2019
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Borja Zavaleta, Eduardo Eloin; Solano Dávila, Olga Lidia
Realiza el análisis espacial exploratorio de la distribución de la prevalencia de hipertensión arterial en adultos mayores en los departamentos del Perú en el 2019. Según el enfoque el tipo de investigación es cuantitativo, según el alcance es de tipo descriptivo, dado que se analizará la distribución espacial de la prevalencia de la hipertensión arterial en los departamentos del Perú en el 2019. El estudio es de fuente secundaria, los datos se obtuvieron de la ENDES 2019 realizado por el INEI. La ENDES es una encuesta nacional que tiene representación a nivel departamental y es una fuente de información sobre la salud de la población peruana. Las ENDES se vienen ejecutando, primero quinquenalmente desde 1986 (ENDES 1) hasta el 2000 (ENDES IV); y luego anualmente (ENDES continua), desde 2004 hasta la actualidad. Previo al análisis espacial de la hipertensión arterial en adultos mayores en el Perú, 2019, se analizó la muestra obtenida para obtener un conocimiento más profundo, esto incluye a entrevistados cuyas edades sean mayor o igual a 60, obteniendo un total de 5247 casos, pero en 11 entrevistas no se realizó las mediciones de la presión arterial, con lo cual la muestra se redujo a 5236 entrevistados. Utilizando el análisis exploratorio se llegó a identificar que Callao, Arequipa y Tumbes son los departamentos con mayor prevalencia de hipertensión arterial en adultos mayores, mientras que, Junín, Pasco y Puno son los departamentos con menor prevalencia de la enfermedad en adultos mayores.
Random forest de los factores asociados a la desnutrición crónica en niños peruanos menores de cinco años, 2020
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Paucar García, Bryand; Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Analizar los factores asociados a la desnutrición crónica en niños peruanos menores de cinco años en 2020, utilizando dos modelos de machine learning: Random Forest y AdaBoost. Se balanceó la variable dependiente para ambos modelos y se compararon mediante indicadores de desempeño. Los resultados mostraron que el modelo Random forest tuvo un mejor desempeño en términos de AUC y sensibilidad, mientras que el modelo AdaBoost tuvo una mejor especificidad. En cuanto a los factores asociados a la desnutrición infantil, se identificaron la edad del menor, el número de niños en el hogar y el índice de riqueza como los más importantes. En conclusión, el modelo Random forest fue el más adecuado para predecir la desnutrición crónica en niños peruanos menores de cinco años en 2020, y los factores de mayor importancia fueron la edad del menor, el número de niños en el hogar y el índice de riqueza. Estos hallazgos pueden ser de gran utilidad para desarrollar estrategias efectivas de prevención y control de la desnutrición infantil en Perú.
Método alternativo para la detección de la anemia a través de sus factores asociados en mujeres en edad reproductiva: una aplicación de redes neuronales artificiales
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Mendoza Poma, Kevin; Camones Gonzales, Fernando Cesar
El objetivo principal es aplicar las redes neuronales artificiales como método alternativo para la detección de la anemia en mujeres en edad reproductiva a través de los factores asociados. Presentando una metodología que fue de tipo predictivo de enfoque cuantitativo y de diseño no experimental de corte transversal. La técnica que se utilizó fue la encuesta y el instrumento fue el cuestionario. Se utilizaron los datos de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) 2020. La población fue 9 millones 976 mil 306 mujeres y la muestra de 9 mil 713 mujeres entre 15 a 49 años en el Perú durante el 2020. El método estadístico empleado fue la red neuronal artificial llamado Perceptrón multicapa que presentó una precisión del 81% de diagnósticos correctos. Finalmente, se concluye que es posible el uso del método de las redes neuronales artificiales como método alternativo para la detección de la anemia en mujeres en edad reproductiva a través de los factores asociados.
Validez y fiabilidad del test de personalidad NEO-FFI en estudiantes de una universidad pública
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Ramos Miranda, Jaime Franco; Camones Gonzales, Fernando Cesar
Evalúa la validez y fiabilidad del test de personalidad NEO-Five Factor Inventory (NEO-FFI) en estudiantes de una universidad pública en el contexto actual de pandemia por COVID-19. Para hacer esta evaluación se hizo el Análisis Factorial Confirmatorio, ésta técnica multivariante permite poner a prueba de manera objetiva la teoría conceptual del modelo de los “Cinco Grandes“ en que se basa el instrumento de medición mediante la estimación y uso de los parámetros en un modelo de medición. Se halló que el neuroticismo, la extraversión, la apertura a la experiencia, agradabilidad y responsabilidad como factores de personalidad tienen niveles adecuados de fiabilidad simple y compuesta, además tienen niveles adecuados de validez convergente y discriminante en la población de estudiantes de una universidad pública peruana en el contexto actual de pandemia por COVID-19.
Clasificación de niveles de seguridad de información con relación de buenas prácticas empleando el algoritmo de árboles de clasificación en las organizaciones peruanas
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Toledo Benavides, Beatriz; Robles Villanueva, Oscar Antonio
La gestión de seguridad de información se ha convertido en una función esencial dentro de las organizaciones pues a través de ella se protege adecuadamente uno de los recursos más importantes que tiene una organización: la información. En una situación extrema una organización sin información no podría continuar brindado sus productos y/o servicios, en una situación intermedia, perdiendo la confidencialidad o integridad de información cualquier organización tardaría en continuaar tomando decisiones o brindando sus productos o servicios, la dependencia de la información es muy grande, más aún en aquellas organizaciones que tienen una altísima dependencia de información digital y hacen un uso intensivo de tecnologías de la información. Por otra parte, tenemos que las buenas prácticas de gestión de seguridad de información pueden ser muy variadas y de diversa índole, lo cual incluye, por ejemplo, efectuar análisis y evaluación de riesgos de seguridad de información, contar con un área especializada de seguridad de información, obtener el compromiso de la alta dirección, entre otros. Dichas buenas prácticas permiten incrementar los niveles de seguriadd de la informaciión, sin embargo, no sabemos de manera objetiva cuál de estas buenas prácticas es más preponderante con relación a dichos niveles. Por lo anterior, es que M&T International, como empresa especializada en brindar servicios de seguridad de la nformación, con mas de 14 años en el mercado, considera fundamental conocer cuál o cuáles de las buenas prácticas en gestión de la seguridad de información tiene mayor relación con los niveles de seguridad de información que una organización puede lograr. El objetivo del presente trabajo es conocer a través de la aplicación de árboles de decisión la clasificación de las organizaciones peruanas en los niveles de seguridad de información, teniendo en cuenta 7 prácticas de gestión de la seguridad de información que tienen hoy en día las organizaciones peruanas. Para ello se consideró conveniente realizar una encuesta a nuestros clientes a nivel nacional, tanto entidades públicas y privadas, donde se evaluaron 7 buenas prácticas que consideramos esenciales (variables independientes) y puedan explicar, como ya se mencionó aplicando árboles de clasificación, el nivel de seguridad de información que alcanzan estas organizaciones, estos niveles se categorizan en 1) baja seguridad, 2) mediana seguridad y 3) alta seguridad. Así, por ejemplo, en nuestra experiencia hemos conocido que los bajos niveles de seguridad de información traen como consecuencia la fuga o perdida de información de la empresa ocasionando consecuencias financieras, pérdida de imagen para la organización, demandas legales, afectación a la provisión o continuidad del ofrecimiento de productos y/o servicios, entre otras consecuencias e impactos negativos. Los resultados, producto del análisis de esta encuesta será de gran utilidad para la toma de decisiones en la empresa respecto a los servicios de consultoría que ofrece, asimismo, de mucha utilidad para nuestros clientes a causa de que se les compartirá los resultados de este trabajo.
Clustering de clientes de un grupo de e-Marketplaces del Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Billadoni Villavicencio, Majorie Denisse; Pomalaya Verástegui, Ricardo Luis
El crecimiento exponencial de los e-maketplaces en el Perú junto a la relevancia de los datos transaccionales que se generan con cada compra, hace que cada vez más profesionales de las áreas comerciales y de marketing estén interesados y se encuentren en la necesidad de descubrir los patrones ocultos tras los comportamientos de compra de los clientes, los cuales son utilizados posteriormente para fijar estrategias que sigan beneficiando al crecimiento de este sector. El presente trabajo presenta, en esencia, la aplicación del algoritmo de clusterización bietápica sobre un conjunto de datos que reúne las características de compra de clientes de cuatro emarketplaces del Perú que realizaron transacciones durante los meses de mayo, junio y julio de 2021. El dataset utilizado consistió de un total de 35,881 clientes y se consideró una variable cuantitativa: Recencia, y dos cualitativas: NombreDePago y Marketplace. Tras la aplicación se encontró una agrupación aceptable de la que resultaron dos clústeres: el primero conformado por el 31% de clientes y el segundo, por el 69% restante. Se describió el perfil del cliente tipo de cada uno de los clústeres y se propusieron estrategias comerciales y de marketing que serán de gran valor para impulsar el crecimiento de las ventas.
Segmentación de clientes activos de una entidad financiera empleando el algoritmo de K-means y árbol de decisión
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Cisterna Molloco, César Enrique; Roque Paredes, Ofelia
Actualmente la Institución Financiera ha identificado a clientes según su interacción con los canales físicos y digitales, entre clientes activos (42%) y clientes inactivos (58%), por lo cual es fundamental poder realizar acciones comerciales diferenciadas sobre este universo de clientes. Se define como cliente activo a aquel cliente que realizó operaciones monetarias y no monetaria por canales digitales del banco dentro de los últimos seis meses o que realizan sus operaciones en canales físicos dentro de los últimos seis meses. Debido a ello las áreas de negocio encargadas de realizar las campañas, decidieron priorizar la acción comercial en los clientes activos, lo cuales son alrededor de un millón setecientos mil clientes de manera mensual. Sin embargo, se desea realizar diferentes acciones comerciales según el perfil de los clientes activos puesto no todos tienen el mismo perfil. Por lo cual, el presente trabajo consiste en la segmentación de clientes activos, el cual se desarrolló dentro del área de Business Analytics, área encargada del perfilamientos y segmentaciones de los clientes. Y mediante la segmentación, los responsables del negocio podrán realizar acciones comerciales que permitan gestionar los KPI’s establecidos, que son el cross, el uso de tarjetas de crédito o débito y el aumento del uso de los canales digitales. Esta segmentación permite conocer de manera acertada el perfil de los clientes activos, lo que permitirá ofrecer productos que calcen con las necesidades de los clientes activos, permitiendo incrementar sus KPI’s.

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