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dc.contributor.advisorMamani Apaza, Guillermo
dc.contributor.authorVillegas Cervera, Alex Robert
dc.date.accessioned2023-12-27T14:00:11Z
dc.date.available2023-12-27T14:00:11Z
dc.date.issued2023-12
dc.identifier.urihttp://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7149
dc.description.abstractEl presente estudio tuvo como objetivo general de ddeterminar el grado de asertividad del Modelo Analítico de Inteligencia Predictiva en el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP. La presente investigación es aplicada, longitudinal y predictiva. El diseño de investigación es no experimental, exploratorio y descriptivo. El diseño es no experimental porque no manipula las variables de estudio, es exploratorio porque analiza las variables asociadas a las especialidades de los servicios de salud en las diferentes dimensiones del tiempo para identificar los diferentes estados de del ciclo de vida. Es descriptivo porque encuentra patrones de comportamiento en las atenciones de acuerdo a los estados del ciclo de vida de una determinada especialidad. La población estuvo conformada por todas las atenciones que se han realizado los pacientes de la entidad privada de salud QS-CRP. El tamaño de la población es mayor a los siete millones de registros comprendidos desde el años de 1995 hasta abril del año de 2018. Por la naturaleza de la investigación se trabajará con toda la población del cual se deduce que la muestra es censal. De los resultados de la investigación se concluye que el modelo de inteligencia analítica predictiva basado en regresión lineal, permite realizar el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP con un nivel de significancia de 0.00.en_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectInteligencia analíticaen_ES
dc.subjectAtenciones de servicios de saluden_ES
dc.subjectCiclo de vidaen_ES
dc.titleModelo de Inteligencia Analítica Predictiva para el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRPen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_ES
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Dirección y Gestión en Tecnologías de Informaciónen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistemas con Mención en Dirección y Gestión en Tecnologías de Informaciónen_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04en_ES
dc.description.sedeLIMAen_ES
dc.description.escuelaEscuela de Posgradoen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionGestión de TIen_ES
renati.advisor.dni10818779
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2713-8769en_ES
renati.author.dni06809240
renati.discipline612467en_ES
renati.jurorHuanca López, Lizeth Gianina
renati.jurorLópez Gonzales, Javier Linkolk
renati.jurorSoria Quijaite, Juan Jesús
renati.jurorLoaiza Jara, Omar Leonel
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroen_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisen_ES
dc.publisher.countryPEen_ES


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