El objetivo del proyecto es analizar los datos relacionados con las solicitudes y tiempos de respuesta de proveedores para identificar patrones, detectar anomalías y mejorar los procesos operativos. En particular, se busca comprender y mejorar la eficiencia de los tiempos de solución a diferentes niveles del servicio.
Para llevar a cabo este proyecto, se ha elegido la metodología CRISP-DM que consta de las siguientes fases:
Etapa | Descripción |
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COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO | Entender los objetivos y requisitos del proyecto |
COMPRENSIÓN DE LOS DATOS | Recopilar, explorar y familiarizarse con los datos disponibles |
PREPARACIÓN DE LOS DATOS | Limpieza de datos y hacer las correcciones para llevar los datos más limpios para el modelado |
MODELADO | Creación de visualizaciones en Power BI |
EVALUACIÓN | Evaluar el modelo para asegurar que cumple con los objetivos de negocio |
DESPLIEGUE | Documentación de las conclusiones y recomendaciones para futuras iteraciones del proyecto, y realizar la presentación del proyecto |
Evaluar la Calidad de los datos:
- Identificar y cuantificar valores faltantes y atípicos en las columnas clave.
- Determinar la precisión y consistencia de los datos registrados. Mejorar la Integridad de los datos:
- Implementar estrategias de imputación para valores faltantes.
- Corregir valores atípicos e inconsistentes. Analizar el Desempeño de los proveedores:
- Examinar los tiempos de respuesta y solución para identificar áreas de mejora.
- Evaluar el impacto de la calidad del proveedor en los tiempos de resolución. Proporcionar Recomendaciones de mejora:
- Desarrollar estrategias basadas en el análisis de datos para optimizar los procesos operativos.
- Sugerir cambios en la captura y manejo de datos para aumentar la calidad de la información.
Información General:
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Fuente de datos: fuente comercial y están sujetos a restricciones de confidencialidad
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Fecha de actualización: 30 de mayo de 2024
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Fecha de creación: 09-12-2020
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Filas: 162.424
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Columnas: 48
Información de la entidad:
- Área o dependencia: Financiera
- Departamento: Bogotá D.C.
- Municipio: Bogotá D.C.
- Lenguaje de Programación: Python 3.11
- Bibliotecas Principales: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
- Herramientas de Visualización: Jupyter Notebooks, power BI
- Base de Datos: (MySQL)