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dc.contributor.advisorPalacio Ruiz, Julio César
dc.contributor.authorBaldeón Maraví, Brian
dc.contributor.authorFukushima Castillo, Hugo Kenji
dc.contributor.authorOchante Quispe, Milagros Karina
dc.contributor.authorQuevedo Trujillo, Haedly Victoria
dc.contributor.authorTejada Alarcón, Ernesto Rosendo
dc.date.accessioned2022-01-14T00:48:24Z
dc.date.available2022-01-14T00:48:24Z
dc.date.issued2021-07-14
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/658528
dc.description.abstractEl presente trabajo tiene como finalidad aplicar los conocimientos y técnicas impartidas durante los tres cursos de Ciencia de Datos. Específicamente identificar y utilizar las variables encontradas en el negocio para determinar un modelo que permita una mayor permanencia del personal en la empresa Mister Pollo. En ese contexto, la investigación se apoyará en la metodología de ciencia de datos de IBM, la cual inicia con la fase de comprensión del negocio para identificar el problema de la organización, analizando sus fortalezas y debilidades; así como la fase de recopilación y preparación de los datos, análisis, interpretación, modelado y evaluación de la data. Asimismo, el tipo de investigación que se emplea es mixto, pues en la fase inicial tiene un enfoque descriptivo que permite entender la importancia de las variables utilizadas. En la segunda fase, el enfoque se vuelve predictivo gracias a la utilización de una técnica de aprendizaje supervisado, en este caso, el modelo de árbol de decisión para la determinación de una herramienta que permita evaluar la mayor permanencia de trabajadores en el restaurante. Esto permitirá que el Gerente General de la empresa pueda elaborar un plan de acción para poder controlar y minimizar la rotación del personal, considerando diferentes escenarios, perfiles y necesidades de la empresa. Finalmente, en la conclusión de este proyecto se evaluarán los hallazgos en el modelo seleccionado para verificar que responden a los objetivos planteados por el Gerente de la empresa Míster Pollo en coordinación con el equipo de trabajo.es_PE
dc.description.abstractThe purpose of this work is to apply the knowledge and techniques taught during the three Data Science courses. Specifically, to identify and use the variables found in the business to determine a model that allows a greater permanence of the personnel in the company Mister Pollo. In this context, the research will be supported by IBM's data science methodology, which begins with the phase of understanding the business to identify the organization's problem, analyzing its strengths and weaknesses; as well as the phase of data collection and preparation, analysis, interpretation, modeling and evaluation of the data. Likewise, the type of research used is mixed, since in the initial phase it has a descriptive approach that allows understanding the importance of the variables used. In the second phase, the approach becomes predictive thanks to the use of a supervised learning technique, in this case, the decision tree model for the determination of a tool to evaluate the greater permanence of workers in the restaurant. This will allow the General Manager of the company to develop an action plan to control and minimize staff turnover, considering different scenarios, profiles and needs of the company. Finally, at the conclusion of this project, the findings of the selected model will be evaluated to verify that they respond to the objectives set by the Manager of the company Míster Pollo in coordination with the work team.es_PE
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/epubes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectAprendizaje supervisadoes_PE
dc.subjectÁrbol de decisiónes_PE
dc.subjectData sciencees_PE
dc.subjectSupervised learninges_PE
dc.subjectDecision treees_PE
dc.titleAplicación de Data Science en la pequeña empresa, caso: Pollería Mister Polloes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPEes_PE
thesis.degree.levelBachilleres_PE
thesis.degree.disciplineAdministración de Banca y Finanzases_PE
thesis.degree.disciplineAdministración y Gerencia del Emprendimientoes_PE
thesis.degree.disciplineAdministración de Empresases_PE
thesis.degree.nameBachiller en Administración de Banca y Finanzases_PE
thesis.degree.nameBachiller en Administración y Gerencia del Emprendimientoes_PE
thesis.degree.nameBachiller en Administración de Empresases_PE
thesis.degree.programDivisión de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)es_PE
refterms.dateFOA2022-02-03T17:51:58Z
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00es_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04es_PE
dc.identifier.isni0000 0001 2196 144X
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1610-5205es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres_PE
renati.discipline413046es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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