Modelo de sistema de apoyo a decisiones para la priorización de proyectos de inversión pública aplicando minería de datos

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dc.contributor.advisor Alfaro Casas, Luis Alberto
dc.contributor.author Chirinos Zegarra, Ybeth Yesselen
dc.date.accessioned 2020-11-06T21:01:53Z
dc.date.available 2020-11-06T21:01:53Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12773/11334
dc.description.abstract El presente trabajo de investigación propone un modelo de sistema de apoyo a decisiones para priorizar los proyectos de inversión pública aplicando Minería de Datos, debido a la necesidad de optimizar el gasto público de las Entidades del Estado y disminuir brechas sociales. La priorización de proyectos de inversión pública como apoyo a decisiones aplicando minería de datos ayudará a seleccionar los proyectos que tengan un gran impacto y contribuyan en la disminución de las distintas brechas que se han identificado dentro del sistema Invierte.pe. El modelo propuesto considera el esquema KDD Knowledge Discovery in Databases (Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos), que consta de cinco procesos, siendo en el proceso denominado “Transformación” la incorporación de Criterios de Priorización, según las guías establecidas por el Ministerio de Económica y Finanzas. Los métodos de clasificación como árboles de decisión, reglas de decisión, Bayes y otros se pueden aplicar a los datos para generar conocimiento que ayude a las autoridades a tomar decisiones respecto a los proyectos a ejecutarse. Para el presente modelo se aplicaron diez algoritmos de clasificación, donde según el resultado de correcta clasificación de instancias se evaluaron los 3 algoritmos con mayor porcentaje. Los resultados obtenidos demostraron que la técnica de minería de datos de Trees.J48 alcanzó el mejor porcentaje de clasificación con un 98.1013% frente a otros algoritmos populares de clasificación; por lo que se concluye que el algoritmo Trees.J48 de árbol de decisión de minería de datos puede apoyar de un modo aceptable en la aplicación del modelo de sistema de apoyo a decisiones para la priorización de proyectos de inversión pública aplicando minería de datos. El análisis de los resultados del algoritmo Trees.J48 se compara con los algoritmos Rules.JRip y RandomForest.y se encontró que Rules.JRip es tan eficiente como el Trees.J48 en términos de precisión de los resultados, esto debido a su porcentaje de Precisión General y Coeficiente Kappa. es_PE
dc.description.uri Tesis es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/ es_PE
dc.source Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNSA es_PE
dc.subject Proyectos es_PE
dc.subject Inversión Pública es_PE
dc.subject Minería de datos es_PE
dc.subject Clasificación es_PE
dc.title Modelo de sistema de apoyo a decisiones para la priorización de proyectos de inversión pública aplicando minería de datos es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis es_PE
thesis.degree.name Doctora en Administración (DBA) es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Administración es_PE
thesis.degree.level Doctorado es_PE
thesis.degree.discipline Doctorado en Administración (DBA) es_PE
dc.subject.ocde http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02 es_PE
renati.advisor.dni 29223587
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-0733-3129 es_PE
renati.author.dni 43826870
renati.discipline 413018 es_PE
renati.juror Montes Urday, Alipio
renati.juror Aguilar Gonzales, Hugo Efraín
renati.juror Aguilar Alvarado, Juan Guadalupe
renati.juror Alfaro Casas, Luis Alberto
renati.juror Díaz Molinari, Javier Fernando
renati.level http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctor es_PE
renati.type http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
dc.publisher.country PE es_PE


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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