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dc.contributor.advisorQuezada Lucio, Nel-
dc.contributor.authorGuillen Guillen, Carlos Alberto-
dc.creatorGuillen Guillen, Carlos Alberto-
dc.date.accessioned2023-06-02T23:59:45Z-
dc.date.available2023-06-02T23:59:45Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/24874-
dc.description.abstractEl presente trabajo de suficiencia profesional nace en respuesta a la necesidad de promover el intercambio y uso de datos y servicios de información espacial o georreferenciada, desde la emisión del - DECRETO SUPREMO Nº 029-2021-PCM, el cual establece la implementación de la plataforma nacional de datos georreferenciados denominada GEOPERU, plataforma digital única de integración de datos espaciales o georreferenciados y estadísticos, esta plataforma armoniza las bases de datos de las entidades de la Administración Pública para un mejor análisis y toma de decisiones con enfoque territorial. Para implementar en el MINISTERIO PUBLICO – FISCALÍA DE LA NACIÓN lo estipulado en el DECRETO SUPREMO Nº 029-2021-PCM, la Oficina de Control de la productividad Fiscal tuvo que realizar la recopilación datos geográficos a nivel nacional para agregarlos a la base de datos de dicha entidad, para cumplir con los parámetros solicitados en la directiva del DECRETO SUPREMO Nº 029-2021-PCM. Actualmente el MINISTERIO PÚBLICO – FISCALÍA DE LA NACIÓN, realiza el análisis de datos por medio de reportes conformados por tablas y gráficos, el cual permite visualizar la información de manera tradicional con respecto a los diversos indicadores, sin embargo, este tipo de análisis es una herramienta visual básica el cual nos permite un análisis simple. Mediante este trabajo de suficiencia, implementaremos el uso de los datos espaciales y la aplicación del índice de moran a LOS INDICADORES DE LA CARGA FISCAL DEL MINISTERIO PÚBLICO – FISCALÍA DE LA NACIÓN, a manera de obtener un mejor análisis con una herramienta no solo visual si no obteniendo una medida estadística para determinar la auto correlación espacial existente entre diferentes puntos específicos, permitiéndonos un análisis preciso, convirtiendo la información en una herramienta potente para la toma de decisiones.es
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectAnálisis de datos espacialeses
dc.subjectÍndice de autocorrelación de Moránes
dc.titleAnálisis de datos espaciales y aplicación del índice de autocorrelación de Moran usando los indicadores de la carga fiscal del Ministerio Público-Fiscalía de la Naciónes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Socialeses
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadísticaes
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6691-0889es
renati.author.dni45360803-
renati.advisor.dni09448572-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales
renati.discipline542056-
renati.jurorÁlvarez Rojas, Cirilo-
renati.jurorHuamanchumo De la Cuba, Luis Emilio-
renati.jurorParedes Cruz, Ibar Gerardo-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es
Aparece en las colecciones: Ingeniería Estadística

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