Procesamiento y Análisis de Datos

En este trabajo se presenta un método que últimamente conoce gran interés el área de la investigación estadística. Se trata del Análisis de Datos Funcionales, método que pretendemos aplicar a un conjunto de datos reales, datos que corresponden al número medio lunar de fallecimientos, por culpa de una enfermedad pulmonar, en UK, durante 1974UK, durante -1979. Vamos a aplicar las técnicas de dicho método con la ayuda del software estadístico de licencia gratuita R, utilizando el paquete fda. El análisis de datos funcionales dispone de varias técnicas para su desarrollo, en función de las necesidades de cada caso en parte. Para nuestro conjunto de datos nos ha parecido adecuado utilizar el análisis de datos exploratorio funcional, descriptivo funcional y el análisis de componentes principales funcionales. El fallecimiento, por cualquier razón, es motivo suficiente como para intentar analizar, entender y explicar todo lo que sea posible sobre el tema. Nuestro objetivo va a ser presentar los datos, calcular las medias funcionales, las desviaciones de la media y con la ayuda de los componentes principales funcionales intentar explicar la variabilidad que pueda existir en los datos.

Resumen / Abstract Se exponen, en apretada síntesis, los principales elementos y el procedimiento para enfrentar el análisis de los procesos y propiciar la dirección de los mismos para incrementar su eficiencia y eficacia. El enfoque de proceso en el mejoramiento de la empresa reviste gran importancia debido a que con ello se logra enfocar la organización y gestión al cliente, racionalizando toda aquella actividad que no agrega valor al cliente final. De esta forma se alcanza un incremento significativo de la competitividad de la empresa. El análisis de proceso tiene el propósito de detectar las principales reservas existentes para incrementar la eficiencia y eficacia del proceso sobre la base de incrementar el valor agregado para el cliente interno o externo. The objective of this paper is to expose in tight synthesis the main elements and the procedure to analysis processes and to propitiate the address of the same ones in order to increase its efficiency and effectiveness. In the company' improvement the process focus had enormous importance because it achieves to focus the organization and administration to the client, rationalizing that entire activity that it doesn't add value to the final client. This way a significant increment of company' competitiveness is reached. The process analysis has the purpose to detect the main possibilities to increase the efficiency and effectiveness of process on base of increasing the added value for the internal or external client. INTRODUCCIÓN Durante mucho tiempo las organizaciones se han enfocado a las tareas, las funciones, las personas y las estructuras, de modo general; pero no al proceso, por lo que se convierte este en un ejercicio un tanto difícil, en virtud de que cambiar la forma de pensar de la gente toma su tiempo. El enfoque a procesos es diferente: es mucho más amplio, permite pensar en función de un todo, de un objetivo común y no de tareas específicas o aisladas. Además, el trabajo dentro de una organización tiene repercusiones que en muchas ocasiones no son notables y de igual forma la entidad se ve afectada con el trabajo de los demás. Por esto los objetivos de la misma deben estar enfocados a satisfacer tanto a su cliente final como a sus clientes internos y de su entorno: trabajadores, proveedores, accionistas, sociedad, medio ambiente y gobierno. 1 Esto va acompañado de un manejo por proceso, el cual consiste en que las actividades, en diferentes áreas funcionales que componen una cadena asociada a la generación de algún bien o servicio, se consideran como una sola unidad, a la que se denomina proceso; la cual puede analizarse

Se busca antecedentes, procesos, actividades, tareas, eventos, datos, estrategias, estructura, informes relacionados a la empresa, basada en documentos que la misma maneja:

2002

Procesamiento Paralelo y Distribuído. Programas Paralelos. Análisis de perfomance. Balance de carga. Escalabilidad. Métricas del paralelismo. Aplicaciones de tratamiento masivo de datos.