Modelo predictivo de riesgos laborales en el gobierno autónomo descentralizado de Pichincha
| dc.contributor.advisor | Samaniego Mena, Eduardo Amable | |
| dc.contributor.author | Giraldo Muñoz, Jocelyne Natasha | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-22T16:35:50Z | |
| dc.date.available | 2024-08-22T16:35:50Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Occupational safety is governed as a concern in the Decentralized Autonomous Government of Pichincha due to the occupational risks due to the negative impact, due to the lack of safety and health culture at work. Data Science can be helpful in addressing this problem, as it provides researchers with advanced tools and analytical techniques to study both small and large data sets. Despite this concern about accidents, few analyses have been conducted so far to identify specific trends or patterns. Therefore, this project focuses on analyzing a database containing information on accidents that occurred in the Pichincha GAD during the period 2015-2023 with the main objective of analyzing accidents. To achieve this, machine learning algorithms and data science techniques were employed to identify patterns and trends in workplace accidents. A detailed categorization of the data was carried out in order to better understand the variable behavior. In addition, a predictive model was developed using a linear regression-based approach that shows a progressive decrease in the total number of recorded accidents. Likewise, after performing a predictive analysis for the year 2023, a high concordance between the predicted and actual results is observed, which supports the accuracy of the model used. | |
| dc.description.abstract | La seguridad laboral se rige como una preocupación en el Gobierno Autónomo Descentralizado de Pichincha por los riesgos laborales debido al impacto negativo, por la falta de cultura de seguridad y salud en el trabajo. La Ciencia de Datos puede ser útil para abordar este problema, ya que brinda a los investigadores herramientas avanzadas y técnicas analíticas para estudiar conjuntos de datos pequeños como grandes. A pesar de esta preocupación por los accidentes, hasta ahora se han realizado pocos análisis para identificar tendencias o patrones específicos. Por lo tanto, este proyecto se enfoca en analizar una base de datos que contiene información sobre accidentes ocurridos en el GAD de Pichincha durante el período 2015-2023 con el objetivo principal de analizar los accidentes. Para lograr esto, se emplearon algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de Ciencia de Datos para identificar patrones y tendencias en los accidentes laborales. Se llevó a cabo una categorización detallada de los datos con el fin de comprender mejor el comportamiento variable. Además, se desarrolló un modelo predictivo utilizando un enfoque basado en regresión lineal que muestra una disminución progresiva en la cantidad total de accidentes registrados. Asimismo, tras realizar un análisis predictivo para el año 2023, se observa una alta concordancia entre los resultados predichos y reales, lo cual respalda la precisión del modelo utilizado. | |
| dc.format.extent | 95 | |
| dc.identifier.citation | Giraldo Muñoz,Jocelyne Natasha (2024).Modelo predictivo de riesgos laborales en el gobierno autónomo descentralizado de Pichincha.Quevedo.UTEQ.95 p. | |
| dc.identifier.other | 1300009 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/7822 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Quevedo:UTEQ | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | |
| dc.subject | Accidentes laborales | |
| dc.subject | Ciencia de Datos | |
| dc.subject | Tendencia | |
| dc.subject | Minería de datos | |
| dc.title | Modelo predictivo de riesgos laborales en el gobierno autónomo descentralizado de Pichincha | |
| dc.type | masterThesis |
