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dc.contributor.advisorHernández Giraldo, Andrés Felipe
dc.coverage.spatialcead_-_Zipaquirá
dc.creatorRivera León, Cesar Yesith
dc.date.accessioned2026-03-24T16:43:30Z
dc.date.available2026-03-24T16:43:30Z
dc.date.created2026-02-18
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/79662
dc.descriptionLos anexos incluyen capturas de los scripts desarrollados en Python para el procesamiento y modelado de datos, visualizaciones generadas en Power BI (dashboards, mapas de calor e indicadores KPI), diagramas del proceso metodológico y fragmentos del código utilizado en el desarrollo del modelo analítico.
dc.description.abstractEl presente proyecto tiene como objetivo mejorar el Sistema de Evaluación de Desempeño en el área de cultivo de Florval S.A.S. mediante la aplicación de técnicas de analítica de datos. Actualmente, la organización genera información a partir de fuentes como Ayudas Frecuentes (AF), Evaluación de Áreas (EA), Corte Limpio y Pilotos; sin embargo, estos datos no se integran ni analizan de forma sistemática, lo que limita la objetividad del proceso evaluativo. La metodología empleada incluye un análisis exploratorio de datos para identificar patrones y variables críticas, la aplicación de modelos analíticos como regresión, clustering y árboles de decisión para segmentar colaboradores y determinar factores que influyen en el rendimiento, y la construcción de un dashboard analítico en Power BI para la visualización de indicadores clave de desempeño. Finalmente, se realiza una validación del modelo analítico comparando sus resultados con el sistema tradicional de evaluación utilizado por la empresa. Los resultados evidencian que la analítica de datos mejora la precisión, trazabilidad y consistencia del proceso de evaluación de desempeño, aportando información relevante para la toma de decisiones operativas y estratégicas. Se concluye que la implementación de un enfoque basado en datos contribuye significativamente a la optimización del sistema de evaluación en el área de cultivo de Florval S.A.S.. Palabras clave: analítica de datos, evaluación de desempeño, ciencia de datos, Power BI, agricultura.
dc.formatpdf
dc.titleMejoramiento del sistema de evaluación de desempeño en cultivo a través de la estandarización y análisis de datos en Florval S.A.S.
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsAnalítica de datos
dc.subject.keywordsEvaluación de desempeño
dc.subject.keywordsCiencia de datos
dc.subject.keywordsModelos predictivos
dc.subject.keywordsRegresión
dc.subject.keywordsClustering
dc.subject.keywordsÁrboles de decisión
dc.subject.keywordsPower BI
dc.subject.keywordsAgricultura
dc.subject.keywordsKPI
dc.description.abstractenglishThis project aims to improve the Performance Evaluation System in the cultivation area of Florval S.A.S. through the application of data analytics techniques. Currently, the organization generates information from sources such as Frequent Aids (AF), Area Evaluation (EA), Clean Cut, and Pilots; however, these data are not systematically integrated or analyzed, which limits the objectivity of the evaluation process. The methodology includes exploratory data analysis to identify patterns and critical variables, the application of analytical models such as regression, clustering, and decision trees to segment employees and determine factors affecting performance, and the development of an analytical dashboard in Power BI to visualize key performance indicators. Finally, the analytical model is validated by comparing its results with the traditional evaluation system used by the organization. The results show that data analytics improves the accuracy, traceability, and consistency of the performance evaluation process, providing relevant information for operational and strategic decision-making. It is concluded that the implementation of a data-driven approach significantly contributes to the optimization of the performance evaluation system in Florval S.A.S.’s cultivation area. Keywords: data analytics, performance evaluation, data science, Power BI, agriculture.
dc.subject.categoryCiencia de Datos
dc.subject.categoryIngeniería de Sistemas
dc.subject.categoryGestión del Talento Humano
dc.subject.categoryAgroindustria


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