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dc.contributor.advisorHilario Falcón, Francisco Manuel
dc.contributor.authorVergara Pinedo, Vergara Pinedo
dc.date.accessioned2021-12-28T18:56:24Z
dc.date.available2021-12-28T18:56:24Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/76407
dc.description.abstractLa presente investigación se llevó a cabo con el fin de comprobar el resultado del desarrollo de inteligencia de negocios con un modelo de machine learning para la gestión de la flota vehicular, el cual ha sido realizado en base a la información de la operatividad de la flota vehicular. Esta investigación fue de tipo aplicada, mediante un diseño experimental, específicamente del tipo cuasi experimental. La población utilizada, estuvo compuesta por la información de la operatividad de la flota vehicular recopilada mes a mes. La recopilación de datos fue realizada a través de la ficha de observación. Los resultados de la presente investigación confirman que el desarrollo de inteligencia de negocios con un modelo de machine learning tuvo un efecto realmente positivo para la gestión de la flota vehicular; en cuanto al porcentaje del costo por consumo de combustible antes fue de 0.93392 y después se redujo a 0.91644, el porcentaje del costo por infracción antes fue 0.0023514 y después se redujo a 0.002196, el porcentaje del costo por lavado antes fue 0.014362 y después se redujo a 0.014250, el porcentaje del costo por mantenimiento antes fue 0.97023 y después se redujo a 0.94063, el porcentaje del costo por parchado de llantas antes fue 0.0011252 y después se redujo a 0.0010928, el rendimiento antes fue 37.2 y después aumento a 37.39en_US
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectInteligencia de negocioses_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectFlota vehiculares_PE
dc.titleDesarrollo de Inteligencia de Negocios con un modelo de Machine Learning para la gestión de la flota vehiculares_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeLima Estees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni10132075
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3153-9343es_PE
renati.author.dni76295406
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorRivera Cristostomo, Renee
renati.jurorHilario Falcón, Francisco Manuel
renati.jurorAcuña Meléndez, Maria
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuPromoción de la salud, nutrición y salud alimentariaes_PE
dc.description.odsFin de la pobrezaes_PE


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