Diagnóstico de la incidencia de la calidad del aire en la prevalencia de enfermedades respiratorias, mediante el uso de datos abiertos y el análisis bajo la herramienta Power BI, en la ciudad de Bogotá
Digital
- Autores:
-
Prada Penagos, Cristian Reinaldo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/55220
- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales
Análisis
Enfermedades
Respiratorias
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En Colombia, se han registrado un alto número de casos relacionados con la exposición prolongada a la contaminación del aire, especialmente en ciudades como Bogotá, donde la calidad del aire se ha deteriorado en los últimos años debido al aumento del tráfico vehicular y a la falta de medidas efectivas de control ambiental (OMS, 2020). La salud respiratoria en la sociedad contemporánea se ha vuelto un nudo de preocupación que requiere atención inmediata. Según la Organización Mundial dela Salud (OMS), las enfermedades respiratorias crónicas ocupan un lugar preeminente en la lista de causas de mortalidad global. En Colombia, esta inquietante tendencia cobra vida a través de un notable incremento de casos asociados a la exposición prolongada a la contaminación atmosférica. La problemática se acentúa en ciudades densamente pobladas como Bogotá, donde la calidad del aire ha sufrido un declive pronunciado debido al incremento del tráfico vehicular y la falta de políticas ambientales efectivas (OMS, 2020). Ante este panorama, el presente proyecto tiene como objetivo realizar un análisis de datos de Power BI para predecir la incidencia de enfermedades respiratorias en Bogotá a partir de la calidad del aire. Para ello, se empleará una metodología de minería de datos que permita identificar patrones y tendencias en los datos recopilados. En este sentido, se propone un enfoque interdisciplinario que combine conocimientos de la salud pública y la informática para abordar un problema de gran relevancia para la sociedad. Los resultados de este estudio podrían ser útiles para diseñar políticas públicas efectivas de control ambiental y mejorar la salud respiratoria de la población. Las nuevas tecnologías nos permiten realizar el análisis de datos, los cuales arrojan resultados exploratorios que ayudan a la toma de decisiones de manera más rápida, basadas en predicciones y en comportamientos, por lo cual se puede aplicar a cualquier campo (Haleem, Javaid, & Vaishya, 2020).According to the World Health Organization (WHO), chronic respiratory diseases are the third leading cause of death worldwide. In Colombia, a high number of cases related to prolonged exposure to air pollution have been recorded, especially in cities such as Bogotá, where air quality has deteriorated in recent years due to the increase in vehicular traffic and the lack of effective environmental control measures (WHO, 2020). Respiratory health in contemporary society has become a concern that requires immediate attention. According to the World Health Organization (WHO), chronic respiratory diseases occupy a prominent place on the list of causes of global mortality. In Colombia, this disturbing trend comes to life through a notable increase in cases associated with prolonged exposure to air pollution. The problem is accentuated in densely populated cities like Bogotá, where air quality has suffered a pronounced decline due to the increase in vehicular traffic and the lack of effective environmental policies (WHO, 2020). Given this panorama, the objective of this project is to carry out a Power BI data analysis to predict the incidence of respiratory diseases in Bogotá based on air quality. To do this, a data mining methodology will be used to identify patterns and trends in the collected data. In this sense, an interdisciplinary approach is proposed that combines knowledge of public health and informatics to address a problem of great relevance to society. The results of this study could be useful to design effective public policies for environmental control and improve the respiratory health of the population. New technologies allow us to perform data analysis, which yields exploratory results that help make decisions more quickly, based on predictions and behaviors, which is why it can be applied to any field (Haleem, Javaid, & Vaishya, 2020).Agradecimientos -- Tabla de contenido -- Lista de tablas -- Lista de figuras -- Lista de anexos -- Introducción -- 1. Descripción del problema -- 1.1. Formulación del problema -- 1.2. Justificación del problema -- 1.2.1. Justificación teórica -- 1.2.2. Justificación práctica -- 1.3. Objetivos -- 1.3.1. Objetivo General -- 1.3.2. Objetivos específicos -- 2. Marcos de referencia -- 2.1. Marco teórico -- 2.1.1. Qué es Power BI -- 2.1.2. Para qué sirve -- 2.1.3. Cómo se Clasifican -- 2.1.4. Cómo Funciona -- 2.1.5. En que Tecnologías se Soporta -- 2.1.6. Sus Beneficios -- 2.1.7. Predicción de variables -- 2.1.8. Interacción entre Calidad del Aire y Salud Humana -- 2.1.9. Naturaleza y Alcances de la Predicción de Enfermedades Respiratorias -- 2.1.10. Enfoque Tecnológicos para la visualización de predicciones -- 2.1.11. Herramientas de Visualización Interactiva -- 2.1.12. Principios y Componentes de Análisis de Power BI y Analítica -- 2.1.13. Power bi estándares y soportes tecnológicos para su implementación 2.2. Marco contextual -- 2.3. Marco institucional -- 2.3.1. Misión -- 2.3.2. Visión -- 2.4. Marco legal -- 3. Metodología -- 3.1. Población -- 3.2. Espacio estadístico -- 3.3. Censo -- 3.4. Organigrama -- 3.5. Líneas de Servicio y Producto -- 3.5.1. Políticas Generales de Gestión y Manejo de Tecnologías -- 3.5.2. Políticas Generales de Gestión y Manejo de Tecnologías -- 3.6. Técnicas para la recolección y análisis de la Información -- 3.6.1 Matriz para la medición del grado de maduración de la red de datos -- 3.6.2. Análisis y tratamiento estadístico de los datos -- 3.6.3. Configuración del cuadro de mando de visualización de datos bajo ambiente Power BI -- 3.6.4. Matriz de hallazgos -- 3.7. Fases de desarrollo -- 3.8. Cronograma -- 4. Diagnóstico de la incidencia de la calidad del aire en la Prevalencia de enfermedades respiratorias, mediante el uso de Datos abiertos y el análisis bajo la herramienta power bi, en la Ciudad de Bogotá -- 4.1. Análisis del grado de madurez de la base de datos Publica https://datosabiertos.bogota.gov.co -- 4.2. Base para el tratamiento de la analítica -- 4.3. Validación y depuración de la base de datos -- 4.4. Análisis estadístico de la data -- 4.4.1. Análisis de tendencias socio demográficas -- 4.4.2. Análisis de prevalencia por localidad -- 4.4.3. Análisis de prevalencia por sexo -- 4.4.4. Análisis de la prevalencia por rangos de edades -- 4.4.5. Análisis de tendencias del grado de contaminación -- 4.4.6. Análisis de grado de contaminación en el aire por zonas críticas locales -- 4.4.7. Análisis de regresión múltiple -- 4.5. Configuración del cuadro de visualización para el Análisis de predicción de datos de prevalencia a Enfermedades respiratorias bajo ambiente power bi -- 4.5.1. Integración de datos -- 4.5.2. Transformación de datos -- 4.5.3. Organización de datos -- 4.5.4. Visualización de datos -- 4.5.5. Intercambio de datos 5. Conclusiones -- Bibliografía --PregradoIngeniería de Sistemas83 p.application/pdfspaUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngeniería de SistemasIngenieríasBogotáBogotáhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2000 - Ciencias de la computación, información y obras generalesAnálisisEnfermedadesRespiratoriasAnalysisDiseasesRespiratoryDiagnóstico de la incidencia de la calidad del aire en la prevalencia de enfermedades respiratorias, mediante el uso de datos abiertos y el análisis bajo la herramienta Power BI, en la ciudad de BogotáTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionArora, A., & Gupta, R. (2014). POWER bi: A boon for healthcare. Journal of Medical Systems, 38(11), 1-3. 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