Análisis estadístico con Python y mejoras en la eficiencia de atención de documentos a través del Sistema de Gestión Documental (SGD-PCM)

dc.contributor.advisorGuzman Rea, Omar Stevenson
dc.contributor.authorQuispe Reyes, Dayana Erika
dc.date.accessioned2024-01-16T21:22:59Z
dc.date.available2024-01-16T21:22:59Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractAnaliza la eficiencia del Sistema de Gestión Documental de la Presidencia del Consejo de Ministros (SGD-PCM). Debido a que es fundamental para cualquier entidad pública ya que es un sistema administrativo que se utiliza a diario para enviar y recibir documentos. Este análisis requiere de la base de datos de años anteriores, aunque el SGD-PCM tiene una opción de consulta y exporta la base de datos en formato Excel, esta información no es suficiente, debido a que no muestra el tiempo de emisión y atención de un documento, por tal motivo se realiza una tarea automatizada (Bot) en Python, que extrae la información requerida de cada documento, estos datos serán de utilidad para el análisis estadístico y medición de la eficiencia del SGD-PCM, mediante cálculos, tablas y gráficos utilizados en Microsoft Excel y Python. Esto ha permitido proponer mejoras e implementaciones para el mejor desempeño del SGD-PCM, lo que permitirá el control y mejor manejo del tiempo de atención de los documentos administrativos.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.citationQuispe, D. (2023). Análisis estadístico con Python y mejoras en la eficiencia de atención de documentos a través del Sistema de Gestión Documental (SGD-PCM). [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Computación Científica]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/21028
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcoses_PE
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSMes_PE
dc.subjectAutomatizaciónes_PE
dc.subjectPython (Lenguaje de programación de computadoras)es_PE
dc.subjectAnálisises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es_PE
dc.titleAnálisis estadístico con Python y mejoras en la eficiencia de atención de documentos a través del Sistema de Gestión Documental (SGD-PCM)es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
renati.advisor.dni44528250
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2951-2643es_PE
renati.author.dni48037330
renati.discipline611026es_PE
renati.jurorTaco Llave, Armando Marcelino
renati.jurorPerez Ortiz, Joaquin Omar
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_PE
sisbib.juror.dni23864619
sisbib.juror.dni10525884
thesis.degree.disciplineComputación Científicaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Computación Científicaes_PE
thesis.degree.nameLicenciada en Computación Científicaes_PE

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