Análisis estadístico con Python y mejoras en la eficiencia de atención de documentos a través del Sistema de Gestión Documental (SGD-PCM)
dc.contributor.advisor | Guzman Rea, Omar Stevenson | |
dc.contributor.author | Quispe Reyes, Dayana Erika | |
dc.date.accessioned | 2024-01-16T21:22:59Z | |
dc.date.available | 2024-01-16T21:22:59Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | Analiza 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.format | application/pdf | es_PE |
dc.identifier.citation | Quispe, 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.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12672/21028 | |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es_PE |
dc.source | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | es_PE |
dc.source | Repositorio de Tesis - UNMSM | es_PE |
dc.subject | Automatización | es_PE |
dc.subject | Python (Lenguaje de programación de computadoras) | es_PE |
dc.subject | Análisis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 | es_PE |
dc.title | Análisis estadístico con Python y mejoras en la eficiencia de atención de documentos a través del Sistema de Gestión Documental (SGD-PCM) | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
renati.advisor.dni | 44528250 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-2951-2643 | es_PE |
renati.author.dni | 48037330 | |
renati.discipline | 611026 | es_PE |
renati.juror | Taco Llave, Armando Marcelino | |
renati.juror | Perez Ortiz, Joaquin Omar | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | es_PE |
sisbib.juror.dni | 23864619 | |
sisbib.juror.dni | 10525884 | |
thesis.degree.discipline | Computación Científica | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Computación Científica | es_PE |
thesis.degree.name | Licenciada en Computación Científica | es_PE |
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