Trabajo final simulación

TRABAJO FINAL

SOLER SAAVEDRA MARIA ALEJANDRA

20202377036

INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN

ING. ALEX PINZÓN

DOCENTE SIMULACIÓN

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UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD TECNOLÓGICA

2022

TRABAJO FINAL

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.

Durante el año 2020, el mundo sufrió una pandemia causada por un virus  SARS-CoV-2, los primeros casos fueron identificados en diciembre de 2019 en la ciudad china de Wuhan. La Organización Mundial de la Salud (OMS) la declaró una emergencia de salud pública de importancia internacional el 30 de enero de 2020 y la reconoció como una pandemia el 11 de marzo de 2020, cuando informó que había 4291 muertos y 118 000 casos en 114 países.

Los síntomas del Covid 19 se asocian a dolor de garganta dolor de cabeza, nariz tapada, tos seca, rinitis aguda, tos con flemas, voz ronca, estornudos, fatiga, dolor muscular, náuseas, alteraciones del olfato, dolor en el pecho, fiebre, escalofríos, dolor de oído, pérdida de olfato y dificultad para respirar y es este último síntoma el mas delicado y el que causo la mayor cantidad de muertes a causa de este virus.

La tabla de datos del archivo de Excel muestra los datos tomados de la saturación de pacientes contagiados con Covid 19 durante el año 2020 y 2021 en Colombia, teniendo los datos de pacientes de 10 ciudades, las cuales presentan diferente altitud, lo cual incrementaba o disminuía los síntomas del Covid 19. Las ciudades seleccionadas son las siguientes:

C1=Ibagué: 1.200 msnm
C2=Bogotá: 2.600 msnm
C3=Pasto: 2.527 - 2.400 msnm
C4=Manizales: 2.150 - 1.900 msnm
C5=Popayán: 1.737 msnm
C6=Medellín:  1.538 msnm
C7=Armenia: 1.480 msnm
C7=Cali: 995 msnm
C8=Tunja: 2.800 msnm
C9=Pereira: 1.411 msnm
C10=Bucaramanga:  959 msnm

Con el fin de llevar una trazabilidad para futuras enfermedades mundiales, la Asociación Colombiana de Salud Pública requiere un análisis del factor de saturación en los pacientes contagiados con Covid 19, teniendo en cuenta las edades que estos presentaban, esto con el fin de tener mejores planes de acción para próximas olas de contagio de este u otros virus que se puedan presentar.

ANÁLISIS DE DATOS

El análisis de datos se encarga de examinar un conjunto de datos con el objetivo de sacar conclusiones sobre los mismos que ayudarán a la toma correcta de decisiones. Actualmente hay muchas industrias que emplean el análisis de datos para tomar decisiones. En este problema que se enfoca a la ciencia, el análisis de datos nos sirve para comprobar o descartar teorías existentes.

Las ventajas de realizar un correcto análisis de datos son:

• Capacidad para tomar decisiones de negocios mas rápidas e informadas, respaldadas por hechos.
• Ayuda a las empresas a identificas problemas de rendimiento que requieren alfun tipo de acción.
• Poder comprender más profundamente de los requisitos de los clientes lo que a su vez crea mejores relaciones comerciales.
• Mayor conciencia del riesgo permitiendo la implementación de algunas medidas preventivas que nos ayuden a evitar cualquier problema posterior puede verse de forma visual lo que permite tomar decisiones más rápidas y mejores.
• Puede proporcionar a una empresa una ventaja sobre sus competidores es por eso que actualmente todos aquellos negocios que utilizan análisis de datos data Warehouse que utilizan dashboard pues están muy por encima de sus competidores vestidores porque tienen la información tanto de la competencia tienen información propia para poder tomar mejores decisiones de negocio y entonces poder estar un paso adelante de ellos.
• Facilita conocer el desempeño financiero del negocio esto bastante fácil lo vamos a poder hacer a través del análisis de datos y se ha demostrado también que este análisis nos va a permitir reducir costos y por lo tanto pues aumentar los beneficios de una organización.

Luego de tener la base con los datos recopilados acerca de la saturación de los pacientes con Covid 19 en cada ciudad relacionada anteriormente, podemos concluir que el promedio de la saturación de los pacientes contagiados con covid-19 en las respectivas ciudades varía según la altura de la misma. Se evidencia que las ciudades de mayor altitud como lo son Tunja, Bogotá y Pasto, presentan un promedio de menor saturación con respecto a otras ciudades. La mediana hace referencia al valor al cual llega el 50% de los pacientes en cada ciudad. La moda indica el valor de saturación que más se repitió en cada ciudad, por su parte la desviación estándar supera el 17, indica que los datos se están comportando de manera dispersa, el valor de curtosis indica que la distribución es platicurtica ya que en todas las ciudades ya que el valor es inferior a cero, por último, el valor del coeficiente de asimetría para c5, c9 y c10 es negativa, lo que indica que la mayor parte de datos se encuentra al lado izquierdo de los valores centrales.

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