Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Determinantes de las migraciones internacionales: Un modelo de gravedad para el caso peruano 2000-2020(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-13) Coronel Gonzales, Julio César; Tello Pacheco, Mario DelfínEl fin del presente documento es explicar cuáles son los determinantes de las migraciones internacionales para el caso peruano. Para ello, el texto se subdivide en dos secciones principales. En la primera sección, se presentarán las principales teorías relacionadas a la migración internacional como el modelo teórico de migración de Borjas, el modelo de gravedad y las teorías complementarias sobre la migración. Así, se mostrarán las principales relaciones teóricas entre variables como el salario, el empleo, la cultura y la geografía con respecto al número de migrantes que atrae un país. En la siguiente sección, se presentará la evidencia internacional y nacional con respecto a los determinantes de la migración. Los documentos internacionales coinciden al encontrar una relación positiva entre la migración y el salario, la cultura, la frontera y una red de migrantes sólida. Mientras que se encuentra una relación negativa con la distancia. Sin embargo, no se encuentra consenso al relacionar la migración con el desempleo. Por otro lado, la literatura nacional, al analizar la migración interna, muestra que existe un mayor número de migrantes en aquellos lugares con mayor salario medio, menor desempleo y mayor acceso a servicios. Finalmente, el método de estimación elegido es un modelo de gravedad unilateral estimado con un panel de datos para el periodo 2000-2020. Las opciones para estimar los parámetros son el método pool, el método de efectos fijos y el método de efectos aleatorios.Ítem Texto completo enlazado Transformación digital a través de proyectos innovadores en analytics aplicado a recursos humanos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-20) Cachis Gonzales, Carla Natalia; Cueva Moscoso, RonyEl propósito del presente informe es exponer los proyectos más significativos en los que Carla Natalia Cachis Gonzales ha participado y liderado desde su graduación como Bachiller en Ingeniería Informática en diciembre de 2019. Durante las prácticas preprofesionales, tuvo la oportunidad de participar en la implementación de un sistema informático y desarrollar un dashboard en Power BI. Esta experiencia permitió descubrir la pasión por el mundo de los datos, especialmente en el ámbito de la Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos. En su trayectoria laboral, ha tenido la oportunidad de trabajar en dos destacadas empresas. En primer lugar, desde noviembre de 2019 hasta abril de 2021, formó parte del equipo de talento de Intercorp Management como Analista de People Analytics. Posteriormente, desde abril de 2021 hasta la actualidad, se desempeña como Especialista de People Analytics en Clínica Internacional, compañía del Grupo empresarial BRECA. En ambas organizaciones, ha sido parte del área de People Analytics, teniendo la responsabilidad de liderar y participar en proyectos relacionados con la gestión y el análisis de los datos de los empleados, tales como: headcount, headcost, desempeño, compensaciones, capacidad instalada, rotación, entre otros. El objetivo como miembro del equipo de People Analytics es mejorar la eficiencia en la toma de decisiones de la empresa con respecto a los recursos humanos. En el informe se presentarán los objetivos, actividades y logros de cuatro proyectos que ha liderado o desarrollado en los primeros tres años de experiencia laboral. El primero es la propuesta y desarrollo de un programa para realizar Web Scrapping a perfiles de LinkedIn para la búsqueda de talento proactivo en Intercorp Management, este algoritmo optimizó significativamente la búsqueda de información de los procesos de reclutamiento. El segundo es la creación de un sitio web para el programa InGenia Intercorp, para lo cual se utilizó una herramienta No Code y se conectó a Google Analytics para realizar Web Analytics sobre la data del tráfico de la web. Adicionalmente, se presentan dos proyectos que se desarrollaron en Clínica Internacional. En primer lugar, lugar, la propuesta y desarrollo a completitud de un proyecto de Network Analytics, el cual permitió identificar patrones de comunicación y colaboración entre los empleados de la organización. En segundo lugar, se tuvo el liderazgo de un proyecto de implementación de SAP Success Factors, que involucró la identificación de requerimientos, la migración de datos y la capacitación de los empleados para el uso de la nueva plataforma de gestión de recursos humanos. Como resultado de las contribuciones en Clínica internacional, se galardonó en el programa de reconocimiento “Latidos de Oro 2022” que premió a 12 trabajadores que dieron la milla extra, quedando premiada entre más de 3700 trabajadores de la compañía. Finalmente, los proyectos mencionados serán detallados en las siguientes páginas, siendo cada uno de ellos un desafío emocionante y que permitió aprender y crecer profesionalmente en el campo de People Analytics.Ítem Texto completo enlazado Propuesta de mejora en el proceso de migración de los clientes a los canales digitales de una entidad bancaria mediante herramientas de data analytics y optimización matemática(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-02-24) Gomez Fabian, Brunnella Alejandra; Blas Corrales, Walter Leonardo; Rojas Polo, Jonatan EdwardActualmente, la Transformación Digital está tomando mayor importancia a medida que las empresas se van actualizando. Los bancos no son la excepción, ya que cada vez realizan mayores esfuerzos económicos para promover la migración de los clientes a sus canales digitales. Esto implica beneficios como reducción de costos en canales físicos, incremento en la eficiencia de sus procesos y en el nivel de experiencia al cliente. Esta investigación tiene como objetivo principal plantear un modelo de negocio que permita potenciar un enfoque de atención digital hacia una visión centrada en el cliente. Por ello, el presente trabajo tiene como finalidad promover la migración de los clientes hacia los canales digitales de una entidad bancaria. La estrategia de negocio propuesta se sustenta en la aplicación de dos metodologías, las cuales son Data Analytics y Optimización Matemática. Por un lado, se utiliza la primera herramienta para realizar un análisis de clúster de clientes según su nivel de digitalidad. Además, se desarrolla un modelo de Machine Learning para la clasificación de los clientes. Por otro lado, se realiza una asignación óptima de asesores a cada uno de los clústeres según su nivel de efectividad en la contactabilidad de clientes mediante Optimización Matemática. Asimismo, se emplea esta herramienta para poder identificar a qué clústeres se les aplica una estrategia de migración como primer MVP para poder maximizar la utilidad. La propuesta se aplica a cerca de 22 mil clientes por agencia lo que permite al banco obtener un ahorro económico equivalente a S/27,927.23, el cual podría aumentar potencialmente a 11 millones de soles aproximadamente si se aplica a la totalidad de agencias. En síntesis, según los resultados obtenidos, se valida que la incorporación de un enfoque dirigido a la Transformación Digital mediante herramientas de Data Analytics y Optimización Matemática genera beneficios económicos y operacionales dentro de una entidad bancaria.Ítem Texto completo enlazado Aplicación de técnicas de Data Analytics: Clustering y Regresión Lineal Múltiple, para la segmentación de la oferta y proyección de ciclos inmobiliarios en el mercado de oficinas prime(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-02-13) Jhon Rios, Luis Priamo; Silva Alarco, LucianoEl presente trabajo de investigación desarrolla la aplicación de las técnicas clustering (clúster) y regresión lineal múltiple, para la segmentación de la oferta y proyección de ciclos inmobiliarios en el mercado de oficinas prime. Estas herramientas corresponden al ámbito de data analytics (análisis de datos), el cual consiste en el procesamiento y ejecución de análisis estadísticos en conjuntos de datos de entrada, los cuales para el caso de esta investigación, corresponden a información de indicadores del mercado inmobiliario de oficinas en los últimos 10 años. En primer lugar, la aplicación de la técnica descriptiva de clúster, permitirá segmentar el mercado inmobiliario de oficinas, agrupando las diferentes edificaciones según sus características afines, generando una segmentación que permita profundizar un mejor entendimiento de la oferta existente y de esta manera optimizar las estrategias de comercialización utilizadas por los agentes del mercado. En segundo lugar, utilizando la información histórica de los principales indicadores inmobiliarios, se plantea la construcción de un modelo predictivo de regresión múltiple que permitirá proyectar el comportamiento de la oferta y demanda del mercado, estimando de esta manera la fase del ciclo inmobiliario que atraviesa el mercado: expansión, sobreoferta, re1cesión o recuperación. Para desarrollar el presente trabajo, se realizó la revisión bibliográfica de las principales investigaciones que aplican modelos de clúster y regresión lineal múltiple, considerando también que el contenido puede resultar útil para la toma de decisiones de inversionistas, empresas desarrolladoras y analistas comerciales del sector inmobiliario, puesto que les permitirá deslumbrar tendencias en el mercado y les servirá como ayuda para determinar cuáles son los momentos adecuados para invertir en un nuevo proyecto inmobiliario y/o comercializar un contrato de arrendamiento de oficinas.Ítem Texto completo enlazado Propuesta de mejora de la cadena de suministros de la palta mediante el uso de herramientas de análisis de series de tiempo, analytics y optimización matemática(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-07-22) Goyzueta Meneses, Cesar Eduardo; Rojas Polo, Jonatan EdwardLa tesis que estaré presentando es sobre una propuesta de mejora de la cadena de suministros de la palta mediante el uso de herramientas de análisis de series de tiempo, analytics y optimización matemática. Se divide en marco teórico, donde se muestra un panorama claro sobre la investigación operativa, cadena de suministro, analítica y series de tiempo; para comprender lo que se abarcará. El segundo capítulo sería sobre casos de estudio similares al enfoque del estudio. El siguiente capítulo sería un análisis del Perú enfocado en la exportación de la palta, su capacidad hídrica, superficie agrícola disponible, informalidad y pobreza. En el cuarto capítulo se propondrá una propuesta de mejora utilizando información climática, potenciales mercados a exportar, información socioeconómica, rendimientos de los terrenos y limitantes hídricas como de terreno; usando las herramientas de series de tiempo, analytics y un modelo matemático. Para el quinto capítulo se realizará el análisis financiero para ver si es rentable para los agricultores implementar la cosecha de la palta. En el siguiente capítulo se analizarán los datos otorgados por el modelo, el análisis descriptivo y el análisis financiero. Para finalizar, el último capítulo abarcará las conclusiones a partir de lo evaluado durante el documento.Ítem Texto completo enlazado Aplicación de herramientas de analítica y optimización matemática para mejorar la cobertura de los canales digitales en una entidad bancaria(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-07-01) Gomez Fabian, Brunnella Alejandra; Blas Corrales, Walter Leonardo; Rojas Polo, Jonatan EdwardActualmente, las organizaciones están adaptando nuevas herramientas y metodologías para poder optimizar sus procesos. Las entidades bancarias no son ajenas a la implementación de diversas herramientas debido a la naturaleza cambiante del negocio. Entre dichas herramientas, se encuentran la Optimización Matemática y Data Analytics. El objetivo de la presente investigación es presentar los beneficios obtenidos para una entidad bancaria a partir de la aplicación de las metodologías propuestas. Por un lado, se tiene como finalidad que valide la hipótesis que indica que la aplicación de Optimización Matemática permite a las entidades bancarias reducir sus costos y optimizar el uso de recursos con el propósito de incrementar la productividad de sus procesos. Por otro lado, se busca evidenciar que, mediante la implementación de modelos de Data Analytics, se puede incrementar la capacidad de explicar el comportamiento de varios aspectos que están relacionados con el negocio. En el presente trabajo, además del marco teórico, se están abarcado casos de aplicación de Optimización Matemática para determinar la asignación optima de trabajadores, de límite de crédito y de ventas cruzadas, donde se evidencia que esta herramienta permite distribuir eficientemente los recursos de una entidad bancaria con la finalidad de maximizar o minimizar una función de interés dentro del negocio. Asimismo, se presenta un conjunto de casos de estudio de Data Analytics con los cuales se tiene como objetivo validar los beneficios de dichas herramientas mediante diversas aplicaciones de modelos predictivos e identificación de clústeres. En síntesis, se puede evidenciar, en el presente trabajo, que la inclusión de metodologías como Optimización Matemática y Data Analytics dentro de los procesos de una entidad bancaria permite que se logre registrar mayores beneficios, tanto a nivel operativo como económico.Ítem Texto completo enlazado Data analytics como herramienta eficaz para la determinación de competencias del talento interno en el proceso de transformación digital de la banca de Lima Metropolitana(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-09) Aguilar Cordova, Elisa Pamela; Riva Loayza, Fiorella Araceli; Lau Barba, Milos RichardLa presente investigación tiene como objetivo construir un marco de referencia que explore las razones por las cuales el data analytics es utilizado como un medio eficaz para la determinación de competencias del talento interno en el proceso de transformación digital del sector banca de Lima Metropolitana. En esta línea, se realiza un análisis conceptual para establecer relaciones entre las variables identificadas. Así, se define los términos transformación digital, competencias laborales, data analytics y, posteriormente, se esboza un modelo teórico sobre la relación entre ellas. Seguidamente, se busca describir la situación del sector banca en Latinoamérica y el desarrollo de la transformación digital en Perú; luego, se profundiza en la banca de Lima Metropolitana y su uso de data analytics. En base a lo anterior, se concluye que data analytics es una herramienta eficaz pues permite identificar las competencias necesarias para alcanzar una transformación digital exitosa, ya que se podrá evidenciar las competencias actuales y las que se necesitan, con la finalidad de tomar decisiones basadas en datos y así generar planes de acción para reducir esta brecha. Finalmente, se sugiere realizar futuras investigaciones que analicen el uso de data analytics en la gestión de Recursos Humanos de Lima Metropolitana.Ítem Texto completo enlazado Extracción de información para la generación de reportes estructurados a partir de noticias peruanas relacionadas a crímenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-12) Bustamante Alvarez, Gina; Oncevay Marcos, Félix ArturoActualmente, múltiples fuerzas policiales y agencias de inteligencia han decidido enfocar parte de sus esfuerzos en la recolección de todo tipo de información sobre crímenes. Esto con el objetivo de poder analizar los datos disponibles y utilizar los resultados de esta tarea para la mejora de procesos actuales, e incluso, para la prevención de ataques y delitos futuros. No obstante, debido a la velocidad con la que se generan datos e información en la última década, las técnicas de análisis tradicional han resultado en baja productividad y en un uso ineficiente de recursos. Es por esta razón, que desde el campo de la informática, y específicamente desde las ciencias de la computación, se vienen realizado múltiples intentos para ayudar a identificar y obtener la información más importante dentro de estos grandes volúmenes de datos. Hasta el momento los estudios previos realizados para este dominio, abarcan desde la predicción del lugar de un delito utilizando data numérica, hasta la identificación de nombres y entidades en descripciones textuales. En este contexto, este trabajo propone la creación de una herramienta de extracción de información para noticias relacionadas al dominio criminal peruano. Buscando identificar automáticamente culpables, víctimas y locaciones mediante los siguientes pasos: (1) Procesamiento y generación de un conjunto de datos en base a noticias criminales, (2) Implementación y validación de algoritmos de extracción e información, y (3) Elaboración de una interfaz de programación de aplicaciones para el consumo del modelo desarrollado. Los resultados obtenidos evidencian que el enfoque utilizado, basado en dependencias sintácticas y reconocimiento de entidades nombradas, es exitoso. Además, se espera que en el futuro se puedan mejorar los resultados obtenidos con técnicas de procesamiento de lenguaje natural para dominios con pocos recursos.Ítem Texto completo enlazado Implementación de una aplicación para el análisis y visualización de eventos en español usando extracción automática de ontologías(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-12) Valeriano Loli, Enrique; Oncevay Marcos, Félix ArturoLa globalización y la aparición de diferentes tecnologías como las redes sociales han ocasionado que la información relacionada a noticias y eventos se propague de una manera más rápida. Ahora las empresas deben estar siempre pendientes a los datos generados para así ser más eficaces en su relación con ellos. Sin embargo, esta es una tarea difícil debido a la gran cantidad de datos y a la falta de procesos automáticos para analizar estos, sobre todo en el idioma español. Como objetivo de este proyecto, se busca brindar una aplicación la cual de manera automática pueda realizar análisis de datos de eventos en español y permitan visualizar los aspectos más importantes relacionados a estos datos. Para esto se implementarán algoritmos de Análisis de Formal de Conceptos y Análisis de Patrones Léxico-Sintácticos. Además, se usarán ontologías para poder estructurar la información recolectada a partir de los algoritmos. Se concluye que los algoritmos desarrollados permiten obtener las entidades y relaciones más relevantes encontradas en los datos con porcentajes relativamente altos de precisión y exhaustividad sobre todo usando datos limpios. Además, es posible mostrar la información recolectada de manera adecuada debido a la flexibilidad de las ontologías.