Asistencia a la toma de decisiones

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Universidad de Los Andes
Núcleo Universitario “Rafael Rangel”
Departamento de Ciencias Económicas,
Administrativas y Contables
Pampanito, Estado Trujillo
ANALISIS
Asistencia a la toma de decisiones
Elaborado por:
Angelina Paredes
V- 31866214
Septiembre, 2023
Asistencia a la toma de decisiones
Lla asistencia a la toma de decisiones se
divide en dos puntos clave. El primero es que
la asistencia a la toma de decisiones puede
proporcionar información relevante para
tomar decisiones sobre problemas complejos.
El segundo punto es que la asistencia a la
toma de decisiones también puede ayudar a
reducir la subjetividad y la parcialidad en las
decisiones, ya que se basa en información
objetiva y rigurosa. Además, la asistencia a la
toma de decisiones puede ayudar a reducir
los costos y los tiempos asociados con el
proceso de toma de decisiones.
[Para emplear eficientemente la asistencia a
la toma de decisiones, es importante tener un
enfoque sistémico y interdisciplinario,
considerando diferentes fuentes de
información, perspectivas y análisis. Además,
es importante tener una metodología de
desarrollo y validación de modelos predictivo.
Por ejemplo, la predicción de la demanda de
energía eléctrica es una aplicación clásica de
la asistencia a la toma de decisiones. Los
modelos predictivos se pueden emplear para
predecir la demanda en un período de tiempo
futuro, para planear la producción, la
distribución y la venta de energía. Otro
ejemplo es la previsión de enfermedades,
como la gripe.
Los modelos predictivos se pueden usar para
predecir la probabilidad de un brote
epidémico en una región en un período futuro,
basado en datos como la historia del brote de
la enfermedad, los patrones de
comportamiento del virus y la evolución de la
temperatura y la humedad. Esta información
puede ser utilizada para preparar los recursos
y las medidas preventivas de salud pública.
Por otro lado, la asistencia a la toma de
decisiones también puede ser empleada en la
gestión de riesgos financieros, como la
previsión de mercados, la previsión de
clientes de morosidad, la previsión de
incumplimiento de crédito y la previsión de
precios. Como ejemplo, en la previsión de
clientes de morosidad, se pueden usar
modelos de aprendizaje automático para
clasificar los clientes en categorías de riesgo
de incumplimiento. Estos modelos se basan
en una base de datos de clientes y sus
características, tales como edad, empleo,
historial crediticio, ingresos y otros. Otro
ejemplo es la previsión de precios de
productos. Para esto, se pueden usar
modelos predictivos, como los árboles de
decisión, para predecir el precio de un
producto en un momento futuro, basado en
datos históricos, tendencias, señales de
mercado y otros factores. Esta información
puede ser usada por las empresas para hacer
decisiones de precios y mercadeo.Por otro
lado, la asistencia a la toma de decisiones
también se puede emplear en la detección de
fraude financiero. Se pueden usar modelos
predictivos, como los árboles de decisión y
las redes neuronales, para detectar patrones
de fraude en los datos de transacciones
bancarias.
Por último, la asistencia a la toma de
decisiones también puede ser útil en la
detección de patrones o anomalías en redes
de comunicación. Por ejemplo, se pueden
usar modelos de aprendizaje automático para
detectar anomalías en las redes de internet o
redes sociales. Esto puede usarse para
detectar actividad sospechosa o delincuencia.
La asistencia a la toma de decisiones puede
ser empleada en una variedad de
aplicaciones, tales como la previsión de
demanda, la detección de fraudes, la
clasificación de clientes y la predicción de
precios. En general, los modelos predictivos
permiten a las empresas tomar decisiones
con información basada en datos.