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dc.contributorArango Londoño, David
dc.creatorDorado Daza, Derian Jesús
dc.date2024-06-08T14:15:39Z
dc.date2024-06-08T14:15:39Z
dc.date2023
dc.date.accessioned2026-10-15T17:12:18Z
dc.date.available2026-10-15T17:12:18Z
dc.identifierhttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/189665
dc.descriptionEste trabajo aborda una problemática que con frecuencia se presenta en el procedimiento de Seguimiento a la Base de Datos del Aseguramiento en salud en el Departamento de Cundinamarca, que trata con la identificación de relaciones que no son evidentes por métodos tradicionales de análisis, entre distintas variables que caracterizan a los afiliados a los regímenes Subsidiado y Contributivo con el propósito de mejorar la toma de decisiones frente a la cobertura del aseguramiento y acceso a los servicios de salud. Plantea el diseño e implementación de un modelo de analítica de datos para mejorar la comprensión de estas relaciones recurriendo a conceptos y técnicas propias de la Ciencia de Datos.
dc.format103 p.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
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dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectAseguramiento en salud
dc.subjectAnalítica de datos
dc.subjectBases de datos
dc.subjectPrestadores de servicios de salud
dc.subjectAprendizaje de máquina no supervisado
dc.subjectClustering
dc.titleModelo de analítica de datos para apoyar la cobertura del aseguramiento en salud en el departamento de Cundinamarca
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.typehttps://purl.org/redcol/resource_type/TM


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