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dc.contributor.authorOrtiz-Quesada, Giannina
dc.date.accessioned2015-04-14T14:31:18Z
dc.date.available2015-04-14T14:31:18Z
dc.date.issued2003
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/5719
dc.descriptionProyecto de Graduación (Maestría en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2003.es
dc.description.abstractEl sector vivienda, es un sector de suma importancia para el desarrollo del país y su crecimiento desordenado ha generado un impacto negativo en los últimos años. Si consideramos los últimos datos presentados como parte del trabajo del Plan de Desarrollo Urbano, son evidentes las lamentables tendencias que presenta el desarrollo urbano costarricense. Muchos de estos problemas se podrían evitar o minimizar, si a la hora de tomar decisiones en este campo se tuviera una visión global de la situación y para ello las instituciones coordinaran entre si, aportando cada una la información que le corresponde según su ámbito de trabajo. En Costa Rica existe una serie de instituciones que generan y procesan informes referentes al sector vivienda, sin embargo, cada una de estas instituciones trabaja por separado, generando datos de interés particular sin tener una visión global de la utilidad general de esa información recopilada, sobre todo del valor agregado de ésta en la toma de decisiones. Con ello se pierde el valor agregado de la labor desempeñada por los profesionales y los políticos en esta área. Por ejemplo, el Ministerio de Vivienda tiene información sobre la cual se basa para tomar sus decisiones, pero muchas veces no se asocia esta información con la de la Comisión Nacional de Emergencia, la cual tiene datos sobre las principales zonas de riesgo o bien con Acueductos y Alcantarillados para informarse sobre la distribución de los mantos acuíferos o la disponibilidad de agua potable en una zona determinada. Este problema se presenta en casi todas las instituciones u organizaciones, incluyendo las mismas municipalidades. Según un análisis preliminar y realizado de forma manual, se notó la presencia en ciertas viviendas de casos de enfermedades tales como alergias, asma y otras enfermedades de tipo respiratorio, relacionadas con el hacinamiento provocado por la construcción actual (casas totalmente pegadas unas de otras, dimensiones muy pequeñas, poca ventilación e iluminación, entre otros). Esto se podría evitar si, a la hora de establecer las políticas de vivienda, éstas se basaran en la información de los entes de salud relacionada con las enfermedades provocadas por aspectos directamente vinculados a las viviendas. Ante la situación descrita anteriormente es que se determinó la necesidad de crear una serie de indicadores que sean apoyo para la toma de decisiones. Para ello se presenta el siguiente trabajo, el cual es el informe final de tesis, para optar por el grado de Máster en Computación con énfasis en Sistemas de Información del Instituto Tecnológico de Costa Rica. En este trabajo se presenta una metodología para la creación de Indicadores para la toma de decisiones en el sector vivienda, utilizando técnicas de minería de datos. Se analizaron las necesidades de información del sector vivienda, la información disponible, las técnicas de minería de datos existentes, se determinaron las más apropiadas y se finalizó con un prototipo utilizando el programa SQL Server 2000. En este trabajo es de suma importancia resaltar la relación de la ciencia de la computación con otras áreas, para el particular, el sector vivienda del país. También se deja plasmado en este documento la necesidad de seguir trabajando en el tema y se dan algunas recomendaciones.es
dc.description.sponsorshipInstituto Tecnológico de Costa Rica. Departamento de Computación.es
dc.language.isoeses
dc.publisherInstituto Tecnológico de Costa Ricaes
dc.subjectInformaciónes
dc.subjectMateriales de construcciónes
dc.subjectDiseñoes
dc.subjectSaludes
dc.subjectFuentes de informaciónes
dc.titleEstablecimiento de un grupo de inidicadores para la toma de decisiones en el sector vivienda utilizando técnicas de minería de datoses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises


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