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Roque Paredes, Ofelia
Espinoza Ballesteros, Moisés
2022-10-20T15:50:48Z
2022-10-20T15:50:48Z
2022
Espinoza, M. (2022). Segmentación de empresas para identificar su tamaño empleando el algoritmo de k-means. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Estadística]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. (es_PE)
https://hdl.handle.net/20.500.12672/18631
Propone identificar el tamaño en base a cinco variables los ingresos, egresos, activos, pasivos y patrimonio usando información recogida por el Instituto Nacional de Estadística e Informática en la Encuesta Económica Anual ejecutada en el años 2018, donde las empresas registran información del ejercicio económico del año 2017. Con esta premisa estamos ante un problema de segmentación o clustering, en toda problemática se tiene diversas maneras de abordarlo y encontrar una solución adecuada, por ello en este caso se realizará usando la metodología CRISP-DM y para encontrar los clúster se opta el algoritmo k-means que funciona muy bien con variables cuantitativas, pero presenta problemas con la presencia de valores extremos u outliers por ello uno de los primeros pasos a realizar es su detección. Luego de la aplicación del algoritmo se encontraron tres segmentos bien definidos por la pequeña empresa, la mediana empresa y la gran empresa. (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional Mayor de San Marcos (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional Mayor de San Marcos (es_PE)
Repositorio de Tesis - UNMSM (es_PE)
Algoritmos - Problemas, ejercicios, etc. (es_PE)
Clusters industriales (es_PE)
Segmentación de empresas para identificar su tamaño empleando el algoritmo de k-means (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística (es_PE)
Estadística (es_PE)
Licenciado en Estadística (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
06243124
https://orcid.org/0000-0001-8280-021X (es_PE)
43242345
542016 (es_PE)
Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
Molina Quiñones, Helfer Joel
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional (es_PE)
Pública



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