Procedimiento de explotación de la información para detectar problemáticas laborales y sus factores de incidencia, basado en normas internacionales
En las últimas décadas, ante la necesidad de analizar grandes cantidades de datos digitalizados en bases de datos de las organizaciones, se produjo un gran avance en el campo de la explotación de datos, especialmente mediante técnicas de minería de datos. Estos adelantos fueron favorecidos por el...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de maestría |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura
2025
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| Acceso en línea: | http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/56470 |
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I48-R184-123456789-564702025-03-06T12:08:28Z Procedimiento de explotación de la información para detectar problemáticas laborales y sus factores de incidencia, basado en normas internacionales Alcantre, Hilda Rosana La Red Martínez, María del Carmen Montserrat Mariño, Sonia Itatí Explotación de la información Minería de datos ISO Procedimientos Tecnologías de la información En las últimas décadas, ante la necesidad de analizar grandes cantidades de datos digitalizados en bases de datos de las organizaciones, se produjo un gran avance en el campo de la explotación de datos, especialmente mediante técnicas de minería de datos. Estos adelantos fueron favorecidos por el desarrollo de las tecnologías de la información, las que permitieron su aplicación en diversas áreas de investigación. Como resultado de este avance, han surgido numerosas herramientas que permiten el tratamiento y análisis de la información con métodos descriptivos y predictivos potentes, que facilitan la producción de conocimiento y que sirven de apoyo a la toma de decisiones. En este Trabajo Final de Maestría se propone el diseño de un procedimiento, basado en una metodología, que permite sistematizar las tareas de explotación de información, para estudiar el comportamiento de una Población Económicamente Activa. Se determinarán los procesos de explotación de información apropiados, que serán aplicados a un conjunto de datos estructurados de población. A través de enfoques supervisados y no supervisados se podrán identificar grupos dentro del conjunto de datos, crear modelos que representen a esos grupos y hallar patrones que ayuden a obtener conocimiento sobre los datos, mediante técnicas de minería de datos. 2025-03-05T12:13:21Z 2025-03-05T12:13:21Z 2024 Tesis de maestría Alcantre, Hilda Rosana, 2024. Procedimiento de explotación de la información para detectar problemáticas laborales y sus factores de incidencia, basado en normas internacionales. Tesis de maestría. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura. http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/56470 spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf 171 p. application/pdf Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura |
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En las últimas décadas, ante la necesidad de analizar grandes cantidades de datos
digitalizados en bases de datos de las organizaciones, se produjo un gran avance en
el campo de la explotación de datos, especialmente mediante técnicas de minería de
datos. Estos adelantos fueron favorecidos por el desarrollo de las tecnologías de la
información, las que permitieron su aplicación en diversas áreas de investigación.
Como resultado de este avance, han surgido numerosas herramientas que permiten el
tratamiento y análisis de la información con métodos descriptivos y predictivos
potentes, que facilitan la producción de conocimiento y que sirven de apoyo a la
toma de decisiones.
En este Trabajo Final de Maestría se propone el diseño de un procedimiento, basado
en una metodología, que permite sistematizar las tareas de explotación de
información, para estudiar el comportamiento de una Población Económicamente
Activa.
Se determinarán los procesos de explotación de información apropiados, que serán
aplicados a un conjunto de datos estructurados de población. A través de enfoques
supervisados y no supervisados se podrán identificar grupos dentro del conjunto de
datos, crear modelos que representen a esos grupos y hallar patrones que ayuden a
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