Análisis de correspondencias múltiples aplicado a una empresa de servicios

Práctica profesional LA

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Paz, Facundo
Otros Autores: Esp. Medina Galván, Marcelo
Formato: Tesis /tesis/trabajoFinalDeGrado
Lenguaje:Español
Publicado: Face-UNT 2024
Materias:
Analítica de negocios
estadística descriptiva
análisis de correspondencias múltiples
Acceso en línea:https://ridunt.unt.edu.ar/handle/123456789/1034
Aporte de:
Repositorio institucional digital (UNT) de Universidad Nacional de Tucumán
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spelling I91-R383-123456789-10342025-09-01T12:33:27Z Análisis de correspondencias múltiples aplicado a una empresa de servicios Paz, Facundo Esp. Medina Galván, Marcelo Analítica de negocios estadística descriptiva análisis de correspondencias múltiples Práctica profesional LA RESUMEN Uno de los principales desafíos de toda empresa es la optimización de los recursos utilizados de tal forma que los objetivos se logren de una manera cada vez más eficiente. Para ello, la práctica del análisis de datos y el aprovechamiento de los mismos resulta una herramienta práctica muy recomendada ya que los mismos permiten realizar diagnósticos con un elevado nivel de claridad y profundidad, fundamentales a la hora de visualizar el contexto de la empresa y tomar decisiones fundadas en evidencia objetiva. El presente trabajo tiene como objeto de estudio a PH, una empresa de servicios ubicada en la ciudad de San Miguel de Tucumán, con el objetivo de generar conocimiento que permita cualificar el desempeño en la gestión de cobranzas. A partir del estudio de la base de datos brindadas por el sistema de gestión de la empresa, y luego de un trabajo minucioso de limpieza y decodificación de las tablas, se emplea la técnica estadística del “análisis de correspondencias múltiples”, el cual es una herramienta apropiada a la hora de trabajar con bases de datos de naturaleza cualitativa de tres o más variables. Para ello será necesario la utilización de distintos softwares de análisis tales como Excel, Power BI y R studio. Finalmente se obtiene un mapa de calor de dos dimensiones, el cual representa gráficamente distintos “perfiles” de clientes según su rubro, tamaño de la empresa y nivel de deuda. El trabajo cuenta con un enfoque mixto de diseño exploratorio secuencial (DEXPLOS). La recolección de datos se sustenta mediante la realización de entrevistas con el gerente y acceso a la base de datos de la empresa. Universidad Nacional de Tucumán Facultad de Ciencias Económicas Instituto de Administración Práctica profesional LA 2024-11-11T16:08:46Z 2023-08-23 Tesis /tesis/trabajoFinalDeGrado https://ridunt.unt.edu.ar/handle/123456789/1034 es application/pdf Face-UNT
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