Evolución estadística de separaciones, nulidades y divorcios en los años 2013-2020

En este Trabajo de Fin de Grado se aborda el estudio de la evolución de las separaciones, nulidades y divorcios en España desde 2013 hasta 2020, con el propósito de analizar posibles cambios ocurridos durante este período. Para llevar a cabo este análisis, se emplea una combinación de técnicas descriptivas y análisis de agrupación espacial

Predicción de tierras degradadas a partir del análisis de series temporales del índice mejorado de vegetación y temperatura de superficie de suelo mediante imágenes modis - caso estudio Piura

Propone una metodología para la predicción y estimación de áreas degradadas a partir del análisis de las tendencias lineales de las series de tiempo de los productos MOD13Q1-índice de Mejorado de Vegetación (EVI) y MOD11A2-Temperatura de la Superficie de Suelo (LST) del sensor MODIS. Descargados los datos, se filtraron los píxeles contaminados debido a los artefactos atmosféricos mediante la capa de fiabilidad y se completaron las series con interpolaciones en función al tiempo. Luego, se generaron los máximos compuestos anuales (MCA), cuyas tendencias se determinaron píxel por píxel con su respectivo test de significancia. Se obtuvieron mapas de tendencias de la degradación en base al EVI, mostrando un total de 26.97% de área degradada con significancia (p < Ͳ.Ͳͷ) y 34.97% con significancia (p < Ͳ.ͳ). A su vez, este resultado se relacionó con el mapa de tendencias de la temperatura superficial (Tୱ ), basado en el balance de energía entre el calor sensible y el calor latente de vaporización, mostrando un 26.59% de área de estrés hídrico con significancia (p < Ͳ.ͳ). El mapa de tendencias de la temperatura superficial permitió observar un estrés hídrico en la cobertura del bosque seco y usos. Esto fue relacionado con el mapa de tendencias de degradación del EVI en el cual, los resultados de degradación en el valle para ambas variables fueron debido al problema de la salinización, y en el bosque seco por el estrés hídrico y la deforestación. La degradación obtenida guarda relación con los llamados síndromes de la degradación, mostrando tendencias negativas para el EVI y tendencias positivas para la temperatura de superficie de suelo de acuerdo al balance de energía.Tesi

Estudio de los cambios espaciales y temporales durante el crecimiento de las plantas de banano empleando fotografías aéreas de alta resolución

Los sistemas agrícolas presentan una alta variabilidad espacial y temporal debida a las propiedades del suelo, la topografía, el clima, las plagas, las enfermedades entre otros factores; el banano no escapa a esta realidad. Los productores también han identificado que aquellos factores que son más variables presentan un mayor riesgo para su sistema o lo que es lo mismo, mayor incertidumbre a la hora de tomar una decisión de manejo. En los sistemas agrícolas tropicales sin embargo no es común el uso de metodologías ni herramientas de bajo costo que permitan capturar y manejar la variabilidad espacial de los factores que hacen parte del sistema con miras a disminuir la incertidumbre.Usando herramientas de los sistemas de información geográfica y estadística espacial se encontró una alta variabilidad en la configuración de la superficie del suelo o micro-topografía, inducida principalmente por la baja precisión de la maquinaria usada en la zona y la no distribución uniforme del suelo generado en la construcción de los canales de drenaje. Se construyó un sistema de bajo costo para la adquisición de imágenes aéreas de baja altitud y alta resolución espacial. Se generó un protocolo para la extracción de la información contenida en las imágenes digitales, encontrándose cinco características relacionadas con la forma de los objetos o plantas las cuales capturan la mayor variabilidad de estos, sin temor de perder o ganar información por su inclusión o exclusión, estas son: El área, el índice de forma, la densidad, la dirección principal y la asimetría. El crecimiento de las plantas fue seguido usando tres métodos que denominamos: tradicional, munsell e imágenes. El método munsell no resultó apropiado por lo dispendioso y la baja pendiente presentadas por las curvas de crecimiento. El área de los objetos resultó ser la mejor característica y con la cual se explica en un alto porcentaje la mayoría de las variables tomadas tradicionalmente como: área foliar, altura de la planta, y numero de hojas. Debe explorarse el significado que tienen las demás variables dentro del sistema. El peso de los racimos también presento una relación aunque débil esta fue significativa con el área de los objetos obtenidos de las imágenes. Las características, área, índice de forma y densidad de los objetos presentaron estructuración espacial y dada la alta relación entre el área de los objetos y las características tradicionales: área foliar, altura y número de hojas, puede decirse entonces que estas también están estructuradas espacialmente y no se detecta directamente debido al bajo numero de muestras tomado. Se concluye finalmente que las imágenes aéreas se constituyen en una buena herramienta para monitorear los cambios espaciales y temporales del sistema banano.Abstract: Agricultural production systems is inherently variable due to spatial variation in soil properties, topography, climate, pest, diseases, and other factors, and the bananas system is included here, too. The growers had identified, that highest variable factors, represent a risk to the system or insecurity to the time to get a manage decision. However, on the tropical systems, the use of low cost methodologies and tools, which temporal and spatial variability can be captured and managed with focus to slow the insecurity, haven’t a common use. Using the geographic information systems and spatial statistics, we found a high variability on the land configuration, due to bad precision of the machinery used and doesn’t uniform distribution of the soils generated by the build of the drainages channel. We build a low cost acquisition image system, which let us acquire aerial images with high spatial resolution. A protocol to extract the information in the images was generated, too. We found that five characteristics related with the form of objects or plants in the images, retain the greater variability of objects related with the bananas plants growing. This characteristics are: area, shape index, density, main direction, and asymmetry. The plants grow were evaluated by three methods named: Traditional, munsell, and images. The munsell method, does not recommended by time consuming and low slope of the curves. The area of objects was the better characteristics with which the major of grow variables can be explained in a high percent. As leaf area, high of the plant, and number of leaves. The sense of the other variables in the systems can’t be explained, so, this need researched. The weigh of the bananas fruits presented a low relationship with the area of images but this was statistically significant. The characteristics of objects as: area, shape index, density, had spatial structure. Due to high relation with the objects area of images, then we can say that traditional variables had spatial structure, too. The structure can not be detected by the small sample got. Finally, the aerial images is a good tool to monitoring the spatial and temporal changes of the banana systems.Maestrí

Data science en empresa: aplicación de técnicas de inteligencia de negocio y minería de datos sobre datos abiertos de consumo eléctrico

El análisis y manejo de grandes cantidades de datos juega un rol esencial en la empresa actual, tanto para la mejora de objetivos como para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Un elevado conocimiento del dato permite mejorar la eficiencia del servicio, lo que se traduce en un mejor aprovechamiento de los recursos y aún más importante, en la reducción de costes. Para extraer este conocimiento, las organizaciones hacen uso de un conjunto de técnicas conocidas como Inteligencia de Negocio, o Business Intelligence en inglés, que permiten transformar los datos de la empresa en información de valor para mejorar su competitividad y comprender las necesidades de los usuarios. Para la aplicación de estas técnicas, esta ciencia dispone de herramientas específicas diseñadas para asistir al análisis de la información y la presentación de los datos. La gran mayoría de herramientas requieren de licencia comercial, por lo que en el presente trabajo se ha decidido aplicar un modelo de Inteligencia de Negocio a un conjunto de datos abiertos mediante el uso de herramientas de software libre, con el fin de ofrecer una alternativa gratuita a un área de gran interés en el mercado actual. Cabe aclarar que el trabajo no consiste en el diseño de la arquitectura de la herramienta, sino en la aplicación de algunas de las técnicas que ofrecen los productos comerciales existentes para Inteligencia de Negocio, pero implementadas desde software gratuito. Como base de datos, se va a utilizar un archivo público con medidas relacionadas con el consumo eléctrico de un hogar almacenadas a lo largo de casi cuatro años, con el fin de estudiar el comportamiento del usuario y extraer información relevante que permita interpretar cómo ha sido el consumo y responder a preguntas tales como: cuáles son los dispositivos que más energía consumen o en qué momentos del día se produce mayor gasto energético. Para ello se procederá a la generación de representaciones a través de una herramienta de visualización de datos conocida como Tableau, con el propósito de estudiar las variables más representativas a lo largo del período estudiado, y así establecer qué periodos tienen un comportamiento similar y cuales se desvían de un comportamiento normal. Esta herramienta permite conectarse a una base de datos y producir un gran número de soluciones interactivas enfocadas a aspectos de Inteligencia de Negocio de gran belleza y composición. Dado que el análisis visual no ofrece suficiente conocimiento acerca de las características de las series temporales, además del análisis exploratorio y debido a que existen suficientes medidas, se va a proceder al análisis estadístico de series temporales para la aplicación de distintos modelos predictivos partiendo de la premisa de que cuanto más sencillo sea, mejor, por lo que se estudiará cómo de sencillo puede ser nuestro modelo para que haga una correcta predicción. Debido a que existen diferentes posibilidades, en este proyecto, se plantean dos técnicas (modelos VAR y ARMA) en las que usaremos las series temporales al minuto y por hora, aprovechando, como posible solución para agrupar las horas, la utilización de técnicas de clúster. Nuestro objetivo será, por tanto, discutir si la mayor sofisticación mejora o no la predicción con modelos de series temporales estándar. Para esta parte haremos uso del lenguaje de programación R y su entorno de programación RConsole y RStudio. De esta manera, se realizará una aplicación de caso de Inteligencia de Negocio para realizar hallazgos interesantes sobre un servicio de interés general, como es el caso del consumo eléctrico, mediante la consecución de etapas y técnicas propias de la minería de datos y de la estadística. Al trabajar con datos reales, se espera que la solución propuesta pueda servir de inspiración para cualquier empresa o grupo de investigación que maneje datos de consumo del mismo tipo para elaborar propuestas de eficiencia energética o diferentes planes de reducción de gastos para clientes, ya que se trata de una ciencia que ha tenido un auge importante en los últimos años y cuya aplicación presenta aún dudas e incertidumbres.The analysis and management of large amounts of data plays an essential role in the current company, both for the improvement of objectives such as to support the strategic decision-making. A large knowledge of the data makes it possible to improve the efficiency of the service, which translates into a better use of resources and even more important, the reduction of costs. For the application of these techniques, Business Intelligence has designed specific tools to assist the data analysis and presentation. The vast majority of tools require commercial license, so because of that in the present work has been decided to implement a model of Business Intelligence to a set of open data through the use of the open-source software, with the purpose of offering a free alternative to a high demand area of in the current market. It must be clarified that the work does not consist in the tool architectural design, but in the implementation of the different techniques that use to be offered by commercial existing products in the Business Intelligence from free software choices. To perform this study, we’ll make use of a public file as database source filled with measures related to the household electricity consumption stored along almost four years, with the purpose of studying the behavior of the user, in this case of the family that lives in the house, and extract relevant information for interpreting their consumption to respond to such questions as: How much electricity do their devices really consume ? or at what time during the day is required higher energy demands. To achieve this goal, we will proceed to generate different kinds of representations through a data-visualization tool known as Tableau. This tool allows us to connect to the database and produce a large number of interactive solutions focused on aspects of Business Intelligence of great beauty and composition, with the purpose of studying the most representative variables throughout the studied period, and establish what periods have a similar behavior and which divert from a normal behavior. Given that the visual analysis does not offer sufficient knowledge about the characteristics of the time series, in addition to the exploratory analysis and because of there are enough number of measures, we will do a statistical analysis for building a forecasting model based on VAR and ARMA predictive models with the premise that the simpler the better, so we will explore how simple it can be our model to predict well. To reach this, we will group the time series model per minute, per hour and also seize a possible solution making use of clustering techniques for grouping the hours. Therefore, our main goal here will be to discuss whether the increased sophistication improves or not the prediction with standard time series models. For this part we use the R programming language and its programming environment R Console and RStudio. In this way we will have done a Business Intelligence case by reporting findings of a service of general interest as it is the electrical consumption, and by following stages and exploratory and statistical techniques own of Data Mining. When working with real data, it is expected that the proposed solution might serve as inspiration for any company or investigation that handles consumption data of the same type for any kind of proposals in energy efficiency field since it’s a science that has increased its interest in recent years and whose implementation still presents doubts and uncertainties.Ingeniería en Tecnologías Industriale

Estudio y análisis de entornos comerciales mediante la evaluación, comparación y experimentación de algoritmos de minería de datos

En la actualidad el campo de la minería de datos tiene una gran importancia en el entorno comercial y empresarial altamente competitivo. Aplicaciones de minería de datos son amplia y frecuentemente utilizadas en marketing o comercialización directa, comercio electrónico, gestión de relaciones con los clientes (Customer Relationship Managment CRM), telecomunicaciones y en el sector financiero. Muchas empresas de hoy, al no tener pleno conocimiento del gran potencial que significa el utilizar técnicas de minería de datos, les suena como el típico tipo de actividad monótona que requiere de un gran equipo, una gran cantidad de información y poca supervisión humana; la minería de datos, sin embargo, es un proceso crucial para cualquier organización que requiere una gran cantidad de tiempo y paciencia. Por otro lado, también existe una gran cantidad de empresas que año tras año recolectan grandes cantidades de información que simplemente son almacenadas; y decisiones de gran importancia para el devenir de la empresa son tomadas meramente en suposiciones y corazonadas, algo que hoy en día, especialmente en el sector comercial de cualquier país, representa una gran desventaja competitiva. El objetivo principal de la investigación es identificar los algoritmos de minería de datos más eficientes para el análisis de entornos comerciales, sin embargo, también se busca comprobar que el uso de dichas herramientas es de vital importancia para la toma de decisiones de cualquier institución comercial. Para llevar a cabo la presente investigación se enfocó principalmente en dos etapas, una primera etapa investigativa y de análisis que permitió identificar en primera instancia aquellos algoritmos que cumplirían con procesar y analizar eficientemente repositorios o bases de datos asociados a entornos comerciales, respaldados a su vez por trabajos y artículos científicos; y una segunda etapa experimental en la que los algoritmos identificados en la primera etapa fueron puestos a prueba a través del software WEKA y utilizando repositorios de datos diseñados para la experimentación, es gracias a esta etapa que se corroboró los resultados obtenidos en la etapa de análisis. Se identificó científica y experimentalmente aquellos algoritmos de minería de datos que trabajan de manera más efectiva, es decir, aquellos generan la mejor calidad de conocimiento y brindan los mejores resultados respecto a las características tomadas en consideración dependiendo del tipo de algoritmo (clasificación, clusterización o asociación); tomando en cuenta su aplicación, específicamente, a entornos asociados al sector comercial. A su vez se demostrará el gran potencial que tienen estos en su aplicación a grandes y pequeños conjuntos de datos, y lo crucial que es el conocimiento que se puede extraer para cualquier empresa, compañía u organización. Los resultados obtenidos reflejan lo variante que pueden ser los resultados, ya sean modelos, conjuntos o reglas, dependiendo de las características particulares de cada repositorio, así mismo se demostró la importancia del conocimiento obtenido a partir de su procesamiento. Las conclusiones finales del trabajo se enfocaron en resolver los objetivos planteados así como los hallazgos realizados durante su realización

Agentes Virtuales Cognitivos en el proceso del aprendizaje en el Perú: Escenario al 2032

La presente Investigación aborda la importancia de la creación de escenarios futuros de los Agentes Virtuales Cognitivos en el proceso del aprendizaje, a través del uso la prospectiva en los planes de gestión de la innovación en el marco del uso de las aplicaciones de la computación cognitiva, que permitan relacionar la información, tecnología, personas y la ciencia cognitiva. Actualmente se sobreestima el uso de las nuevas tecnologías, no se pueden cuantificar los beneficios a largo plazo como las verdaderas necesidades, ni el contexto en que se pueden desenvolver; como la relación de las personas y las máquinas. El potencial que se puede aprovechar o desaprovechar al generar nuevo conocimiento que puede beneficiar a los diferentes actores involucrados en el proceso del proceso del aprendizaje, estimando esfuerzo y valiosos recursos que pueden ser aprovechados. Este trabajo se desarrolla bajo el marco de la disciplina prospectiva, usando la construcción de escenarios, tomando como referencia las metodologías en la investigación del futuro como el análisis de drivers, paneles de expertos, análisis estructural, construcción de escenarios. Los resultados obtenidos mostrarán los escenarios posibles que servirán en un futuro, como base en la definición de un plan estratégico en la gestión de la innovación entre los agentes cognitivos y el proceso de aprendizaje permitiendo la inclusión de las tecnologías de la Inteligencia artificial en general, en el campo de la cognición. Mejorando el entendimiento y la transferencia de un conocimiento claro y preciso adoptando estos proyectos basados en tecnologías con un carácter disruptivo, donde la única premisa es la adaptabilidad al cambio. Siendo los únicos beneficiados la sociedad en general en todos los sectores no sólo los que trabajan en una entidad estatal, sino todos los peruanos que accedamos a un servicio bajo estas tecnologías de la ciencia cognitiva.This Research addresses the importance of the creation of future scenarios of Cognitive Virtual Agents in the learning process, through the use of prospective in innovation management plans within the framework of the use of cognitive computing applications, that allow relating information, technology, people and cognitive science. Currently the use of new technologies is overestimated, the long-term benefits cannot be quantified as the true needs, nor the context in which they can be developed; like the relationship of people and machines. The potential that can be exploited or wasted when generating new knowledge that can benefit the different actors involved in the learning process, estimating effort and valuable resources that can be used. This work is developed under the framework of the prospective discipline, using the construction of scenarios, taking as a reference the methodologies in future research such as the analysis of drivers, panels of experts, structural analysis, construction of scenarios. The results obtained will show the possible scenarios that will serve in the future, as a basis for defining a strategic plan in the management of innovation between cognitive agents and the learning process, allowing the inclusion of artificial intelligence technologies in general, in the field of cognition. Improving the understanding and transfer of clear and precise knowledge by adopting these projects based on technologies with a disruptive nature, where the only premise is adaptability to change. The only beneficiaries being society in general in all sectors, not only those who work in a state entity, but all Peruvians who access a service under these cognitive science technologies

Sistema de Información Georreferenciado : Una experiencia práctica

Objetivo del trabajo: estudiar y desarrollar un sistema de información georreferenciado para la toma de decisiones en una delegación (Comisión Local) de la Organización (SENASA), cuyo problema es el entendimiento de lo que sucede en materia de sanidad animal en todo el territorio Nacional. Para ello se construirá un prototipo, utilizando una herramienta G.I.S. (Geographic Information Systems) cuyo nombre comercial es “Atlas GIS” en su versión Desktop 3.0, funcionando en entorno WINDOWS.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Ciencias Exacta

Sistema de Información Georreferenciado : Una experiencia práctica

Objetivo del trabajo: estudiar y desarrollar un sistema de información georreferenciado para la toma de decisiones en una delegación (Comisión Local) de la Organización (SENASA), cuyo problema es el entendimiento de lo que sucede en materia de sanidad animal en todo el territorio Nacional. Para ello se construirá un prototipo, utilizando una herramienta G.I.S. (Geographic Information Systems) cuyo nombre comercial es “Atlas GIS” en su versión Desktop 3.0, funcionando en entorno WINDOWS.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Ciencias Exacta

Evaluación técnico – económica del ahorro energético generado por calentadores solares mediante series de tiempo en el Distrito de Yanahuara, Arequipa- 2018

Una parte importante del uso de energía que presentan las viviendas unifamiliares se debe al consumo de agua caliente sanitaria (ACS) sin embargo, no se tienen estudios que definan el consumo de esta en la ciudad de Arequipa y por lo tanto no se puede conocer claramente cuál es el ahorro energético que tienen estas viviendas al hacer uso de calentadores solares. En el presente trabajo se estudian los consumos reales de ACS en viviendas unifamiliares que hacen uso de calentadores solares en el distrito de Yanahuara, con la finalidad de estimar el consumo que realizan los habitantes y con ello poder determinar el ahorro energético que se logra por el uso de calentadores solares. Con dicho fin, se instalaron medidores de agua (hidrómetros) a la salida de agua caliente de las termas solares de cien viviendas unifamiliares. Paso seguido, se tomó una lectura diaria del consumo de agua caliente durante 14 días. Para analizar la información obtenida se plantearon los supuestos necesarios del modelo estadístico el cual considera una periodicidad de 14 días, así como los diversos perfiles de consumo de la vivienda y las fluctuaciones aleatorias. Los datos obtenidos se analizaron con el objetivo de determinar si correspondían a un modelo ARMA, con la finalidad de aplicar dicho modelo en la predicción del volumen de ACS consumido diariamente en cada instalación individual. Finalmente, luego de procesar la información se logró estimar el ahorro de energía eléctrica que se obtiene al calentar el agua por medio de calentadores solares lo que se traduce en un ahorro monetario el cual se logra visualizar a través de un análisis económico. El modelo estadístico aplicado se muestra muy prometedor al refrentarlo con los datos reales obtenidos quedando la posibilidad de ser utilizado en otras localizaciones pudiendo generarse nuevos puntos de investigación que a la larga conllevarían a poder determinar el ahorro económico que se obtiene al calentar agua por medio de calentadores solares en toda la ciudad de Arequipa. Palabras Clave: Calentador solar, consumo de agua caliente sanitaria, modelo ARMA, ahorro energéticoTesi