Modelo 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-CRP

Villegas Cervera, Alex Robert

Modelo 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-CRP

dc.contributor.advisor	Mamani Apaza, Guillermo
dc.contributor.author	Villegas Cervera, Alex Robert
dc.date.accessioned	2023-12-27T14:00:11Z
dc.date.available	2023-12-27T14:00:11Z
dc.date.issued	2023-12
dc.description.abstract	El 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.description.escuela	Escuela de Posgrado	en_ES
dc.description.lineadeinvestigacion	Gestión de TI	en_ES
dc.description.sede	LIMA	en_ES
dc.format	application/pdf	en_ES
dc.identifier.uri	http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7149
dc.language.iso	spa	en_ES
dc.publisher	Universidad Peruana Unión	en_ES
dc.publisher.country	PE	en_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	en_ES
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/	*
dc.subject	Inteligencia analítica	en_ES
dc.subject	Atenciones de servicios de salud	en_ES
dc.subject	Ciclo de vida	en_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04	en_ES
dc.title	Modelo 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-CRP	en_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis	en_ES
renati.advisor.dni	10818779
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-2713-8769	en_ES
renati.author.dni	06809240
renati.discipline	612467	en_ES
renati.juror	Huanca López, Lizeth Gianina
renati.juror	López Gonzales, Javier Linkolk
renati.juror	Soria Quijaite, Juan Jesús
renati.juror	Loaiza Jara, Omar Leonel
renati.level	http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro	en_ES
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	en_ES
thesis.degree.discipline	Maestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Dirección y Gestión en Tecnologías de Información	en_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura	en_ES
thesis.degree.name	Maestro en Ingeniería de Sistemas con Mención en Dirección y Gestión en Tecnologías de Información	en_ES