Análisis y modelo predictivo para controlar la nutrición de niños menores de 5 años 2022
dc.contributor.advisor | Liendo Arevalo, Milner David | |
dc.contributor.author | Carhuaricra Huamali, Lourdes Margot | |
dc.date.accessioned | 2024-11-22T21:48:36Z | |
dc.date.available | 2024-11-22T21:48:36Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | En la investigación titulada “ANÁLISIS Y MODELO PREDICTIVO PARA CONTROLAR LA NUTRICIÓN DE NIÑOS MENORES DE 5 AÑOS 2022”, el objetivo principal fue realizar un análisis de un modelo predictivo para gestionar la nutrición de los niños menores de 5 años en el Distrito de Ancón, Lima, durante el año 2022. Esta investigación se considera no experimental, ya que permite aproximarse al fenómeno, mediante la implementación de un tratamiento o estímulo en un grupo tiene como propósito generar hipótesis y luego evaluar una o más variables para analizar sus efectos. El control nutricional más reciente de 2023 incluyó niños menores de 5 años. La muestra se compone de 210 registros de niños del distrito de Ancón Lima y la población será de 460 registros de niños, la muestra fue de forma aleatoria no probabilística y las técnicas usadas es la observación de fichas. Como resultado de acuerdo con la técnica del árbol de decisión J48, que obtuvo una precisión del 99%, estos resultados son representación de influencia de manera general que ayudara a tomar una adecuada gestión en la alimentación de los niños menos de 5 años. En resumen, se logró completar todas las etapas de desarrollo mediante la implementación del modelo predictivo y del sistema web a través de las metodologías SCRUM y CRISP-DM. El algoritmo de árboles de decisión fue elegido porque se ajustó mejor a los criterios de selección del proyecto en comparación con otros algoritmos. El algoritmo también se implementó en las herramientas analizadas. | |
dc.description.lineadeinvestigacion | Gestión y Proyectos de Tecnologías de Información | |
dc.format | application/pdf | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11955/1340 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Femenina del Sagrado Corazón | |
dc.publisher.country | PE | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source | Repositorio Institucional - UNIFÉ | |
dc.subject | Predicción social | |
dc.subject | Nutrición del lactante | |
dc.subject | Árbol de decisión | |
dc.subject | Ingeniería de sistemas--Tesis | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | |
dc.title | Análisis y modelo predictivo para controlar la nutrición de niños menores de 5 años 2022 | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
renati.advisor.dni | 00792777 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7665-361X | |
renati.author.dni | 73089020 | |
renati.discipline | 612186 | |
renati.juror | Valdivia Camacho, Gloria Esther | |
renati.juror | Kuniyoshi Guevara, Gladys | |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas y Gestión de Tecnologías de Información | |
thesis.degree.grantor | Universidad Femenina del Sagrado Corazón. Facultad de Gestión Empresarial | |
thesis.degree.level | Título Profesional | |
thesis.degree.name | Ingeniera de Sistemas y Gestión de Tecnología de la Información |
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