Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/96368
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dc.contributor.authorArambula Aceves, David Jonathan
dc.date.accessioned2023-11-10T20:03:49Z-
dc.date.available2023-11-10T20:03:49Z-
dc.date.issued2021-12-06
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/96368-
dc.description.abstractEl desarrollo e implementación de proyectos tecnológicos se ha convertido en una práctica frecuente en las empresas de cualquier giro industrial, con los avances de tecnología en constante y rápido movimiento, es necesario innovar para no quedarse atrás y perder competitividad en el ámbito global, las empresas requieren de una adaptación rápida y efectiva. El éxito en el desarrollo e implementación de proyectos se convierte en clave para los inversionistas de las millones de compañías que año con año materializan nuevas ideas a la espera de lograr los objetivos trazados, por tanto, se genera una creciente necesidad en lograr proyectos exitosos y con la utilidad deseada. El presente trabajo de investigación parte de la pregunta: ¿es posible predecir el éxito de un proyecto en una etapa temprana de su ciclo de vida? Durante el desarrollo de 6 capítulos se aborda dicha hipótesis desde una perspectiva automatizada mediante un algoritmo de inteligencia artificial ágil en su entendimiento y sencillo en su aplicación, uno con enfoque Bayesiano o conocido comúnmente como: Modelo de probabilidad condicional, dichos modelos se basan en responder a la pregunta ¿Cuál es la probabilidad de que ocurra un evento A sabiendo que otro evento B ha sucedido? A través de la recolección de conocimiento proveniente de la experiencia de profesionales de la gestión de proyectos de una empresa de servicios analítica con proyección internacional, se obtuvieron una serie de factores involucrados en el éxito o fracaso de un conjunto de proyectos reales desarrollados e implementados en distintas industrias nacionales y extranjeras y que permitieron la construcción de un modelo de inteligencia artificial basado en probabilidad condicional, con el fin de proveer información a los profesionales de la gestión de proyectos para la pronta toma de decisiones con el fin de incrementar el índice de éxito de los proyectos que gestionan.
dc.description.tableofcontentsTabla [TABDIS] Perfiles de participantes en entrevistas Tabla [TABRESP] Sumarización de ideas provenientes de entrevistas Factores de éxito en la etapa de recopilación de requisitos Factores de éxito en la etapa de desarrollo de proyectos Factores de cliente Factores legales y de compañía Distribución de proyectos por Industria Validación cruzada en selección por expertos Resultados selección por expertos Distribución Chi Cuadrada con hasta 14 grados de libertad Contraste de hipótesis Validación cruzada por Chi-Cuadrada Resultados de proyectos por método Chi Cuadrada Factores relevantes backward elimination Validación cruzada backward elimination Resultados de proyectos por método backward elimination Factores relevantes forward selection Validación cruzada forward selection Resultados de proyectos por método forward Selection Validación cruzada valor de Shapley Resultados de proyectos por método valor de Shapley Frecuencia y clasificación de factores resultantes clasificación de factores resultantes
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.titleANÁLISIS DE FACTORES DE ÉXITO EN UN PROYECTO DE DESARROLLO DE SOFTWARE DE ANALÍTICA A TRAVÉS DE UN ENFOQUE BAYESIANO
dc.typeTesis de Maestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderArambula Aceves, David Jonathan
dc.coverageGUADALAJARA
dc.type.conacytmasterThesis
dc.degree.nameMAESTRIA EN TECNOLOGIAS DE INFORMACION
dc.degree.departmentCUCEA
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.rights.accessopenAccess
dc.degree.creatorMAESTRO EN TECNOLOGIAS DE INFORMACION
dc.contributor.directorLópez Neri, Emmanuel
Aparece en las colecciones:CUCEA

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