Procedimiento de Segmentación y Programación de Rutas para los Censos Nacionales de Población y Vivienda 2025

dc.contributor.advisorCruz Reyes, Fray Masías
dc.contributor.authorPeña Virú, Bruno Wilfredo
dc.date.accessioned2026-09-14T19:44:42Z
dc.date.available2026-09-14T19:44:42Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl trabajo de suficiencia profesional describe la experiencia técnica desarrollada en el proceso de segmentación censal y programación de rutas realizado en el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), en el marco de los Censos Nacionales: XIII de Población, VII de Vivienda y IV de Comunidades Indígenas, efectuados el 4 de agosto de 2025. El trabajo tuvo como finalidad organizar el territorio nacional en unidades operativas censales que permitieran realizar un empadronamiento eficiente y garantizar la cobertura de las operaciones censales. La metodología integró la actualización cartográfica del Precenso 2023 con el uso de Sistemas de Información Geográfica mediante ArcGIS 10.8, la automatización de procesos con Python 2.7 y la gestión de bases de datos en SQL Server. Para las áreas urbanas se aplicaron polígonos de Voronoi y procedimientos de agrupamiento de manzanas, mientras que en las áreas rurales se emplearon el Factor de Dispersión “K” y el análisis de redes para determinar rutas óptimas, considerando las características geográficas de la costa, sierra y selva. Como resultado, se generaron 3 603 segmentos censales, 21 205 secciones censales, 91 459 Áreas de Trabajo Urbano y 44 632 Áreas de Trabajo Rural a nivel nacional, además de productos cartográficos y operativos como croquis vectoriales, croquis satelitales, archivos KMZ, listados censales y hojas de programación. Se concluye que la segmentación territorial y la programación de rutas constituyen procesos fundamentales para la planificación y ejecución de operaciones censales de gran escala y contribuyen a la generación de información estadística confiable para la toma de decisiones y la formulación de políticas públicas.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.citationPeña, B. (2026). Procedimiento de Segmentación y Programación de Rutas para los Censos Nacionales de Población y Vivienda 2025. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Sociales, Escuela Profesional de Geografía]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/31308
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.publisher.countryPE
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCensos
dc.subjectSistemas de información geográfica
dc.subjectPlanificación territorial
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.07.00
dc.titleProcedimiento de Segmentación y Programación de Rutas para los Censos Nacionales de Población y Vivienda 2025
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
renati.advisor.dni09200393
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3359-1727
renati.author.dni47199919
renati.discipline53201318
renati.jurorMeléndez de la Cruz, Juan Felipe
renati.jurorJuan Felipe, Robert Bartolomé
renati.jurorRobert Bartolomé, María del Carmen
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional
thesis.degree.disciplineGeografía
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Sociales. Escuela Profesional de Geografía
thesis.degree.nameGeógrafo

Files

Original bundle

Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Peña_vb.pdf
Size:
8.28 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
Peña_vb_autorizacion.pdf
Size:
240.8 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
Peña_vb_reportedeturnitin.pdf
Size:
8.55 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: