Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria
Tener información sobre infraestructura y otras variables relacionadas con la movilidad son claves para el éxito de la formulación y priorización de proyectos. A menudo, esta información no está disponible en los municipios de Colombia. Los estudios de patrones de movilidad urbana y/o regional suele...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/27867
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/27867
- Palabra clave:
- BDE
DBMS
EODH
Sector
Sección
ZAT
Especialización en Sistemas de Información Geográfica - Tesis y disertaciones académicas
Administración de bases
Desarrollo de programas para computador
Bases de datos web
Recopilación de datos
Encuestas de tránsito
BDE
DBMS
EODH
Sector
Section
ZAT
- Rights
- License
- CC0 1.0 Universal
| id |
UDISTRITA2_082dbf37a943ba6eb67c131edd0194a4 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/27867 |
| network_acronym_str |
UDISTRITA2 |
| network_name_str |
RIUD: repositorio U. Distrital |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria |
| dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv |
Application of the integration potential of a DBMS with Python and a GIS tool for the selection of the sample in the study of home origin and destination surveys |
| title |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria |
| spellingShingle |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria BDE DBMS EODH Sector Sección ZAT Especialización en Sistemas de Información Geográfica - Tesis y disertaciones académicas Administración de bases Desarrollo de programas para computador Bases de datos web Recopilación de datos Encuestas de tránsito BDE DBMS EODH Sector Section ZAT |
| title_short |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria |
| title_full |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria |
| title_fullStr |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria |
| title_full_unstemmed |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria |
| title_sort |
Aplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliaria |
| dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv |
Gómez Contreras, Luz Mery |
| dc.subject.spa.fl_str_mv |
BDE DBMS EODH Sector Sección ZAT |
| topic |
BDE DBMS EODH Sector Sección ZAT Especialización en Sistemas de Información Geográfica - Tesis y disertaciones académicas Administración de bases Desarrollo de programas para computador Bases de datos web Recopilación de datos Encuestas de tránsito BDE DBMS EODH Sector Section ZAT |
| dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Especialización en Sistemas de Información Geográfica - Tesis y disertaciones académicas Administración de bases Desarrollo de programas para computador Bases de datos web Recopilación de datos Encuestas de tránsito |
| dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv |
BDE DBMS EODH Sector Section ZAT |
| description |
Tener información sobre infraestructura y otras variables relacionadas con la movilidad son claves para el éxito de la formulación y priorización de proyectos. A menudo, esta información no está disponible en los municipios de Colombia. Los estudios de patrones de movilidad urbana y/o regional suelen utilizar encuestas encuesta de origen y destino basadas en hogares para recopilar la información que permita su caracterización y otros posibles análisis. La metodología de esa encuesta incluye dentro sus etapas la selección de muestras, actividad que normalmente se realiza de manera manual, y está asociada a la experiencia del equipo de trabajo, la información, herramientas y presupuesto disponibles. Aprovechando la potencialidad al integrar herramientas computacionales de uso y distribución libre, para la administración y gestión de bases de datos e información geográfica, se desarrolla en este trabajo una propuesta para mejorar u optimizar el proceso de selección de la muestra en el estudio de encuesta origen destino basada en hogares, mediante la construcción de algoritmos en un lenguaje de programación. Específicamente, se emplea PostgreSQL como DBMS, PyScripter como IDE para Python y QGIS como visor geográfico, consiguiendo obtener una mejora sustancial en la actividad de la selección de muestras, optimizando además los reprocesos para cuando se presente un cambio en los parámetros iniciales o por requerimientos especiales. Finalmente, se puede concluir que las herramientas computacionales utilizadas en el desarrollo de la presente propuesta no solo permitieron desarrollar y optimizar el proceso de selección de muestra en el estudio de la encuesta origen y destino basada en hogares, sino que facilita el reproceso para cuando el tamaño de muestra sea modificado. Adicionalmente, se muestra con esta propuesta que muchos de los procesos y problemas comunes en el campo de la ingeniería son susceptibles de mejoramiento con el uso de las herramientas computacionales. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-12-20T18:06:50Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-12-20T18:06:50Z |
| dc.date.created.spa.fl_str_mv |
2021-12-11 |
| dc.type.degree.spa.fl_str_mv |
Monografía |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11349/27867 |
| url |
http://hdl.handle.net/11349/27867 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.*.fl_str_mv |
CC0 1.0 Universal |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ |
| dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
| rights_invalid_str_mv |
CC0 1.0 Universal http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
pdf |
| institution |
Universidad Distrital Francisco José de Caldas |
| bitstream.url.fl_str_mv |
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/5/license_rdf http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/1/PipicanoChicanganaWillian2021.pdf http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/2/Anexo.pdf http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/4/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/6/license.txt http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/7/PipicanoChicanganaWillian2021.pdf.jpg http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/8/Anexo.pdf.jpg http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/9/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708c 4ebbdf4ebd142344eb7e5a1464d5c57b af01d45f8397999fff842fe416d1b902 f36f4ba46995b8afab55a30a7d459992 997daf6c648c962d566d7b082dac908d ae241f0a56f5a163eb04d086858a1335 6b76c706c014e45893c3b923e3e63d97 f01998f616d84860b6bb3850ff4583fc |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Distrital - RIUD |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@udistrital.edu.co |
| _version_ |
1803712449945272320 |
| spelling |
Gómez Contreras, Luz MeryPipicano Chicangana, Willian2021-12-20T18:06:50Z2021-12-20T18:06:50Z2021-12-11http://hdl.handle.net/11349/27867Tener información sobre infraestructura y otras variables relacionadas con la movilidad son claves para el éxito de la formulación y priorización de proyectos. A menudo, esta información no está disponible en los municipios de Colombia. Los estudios de patrones de movilidad urbana y/o regional suelen utilizar encuestas encuesta de origen y destino basadas en hogares para recopilar la información que permita su caracterización y otros posibles análisis. La metodología de esa encuesta incluye dentro sus etapas la selección de muestras, actividad que normalmente se realiza de manera manual, y está asociada a la experiencia del equipo de trabajo, la información, herramientas y presupuesto disponibles. Aprovechando la potencialidad al integrar herramientas computacionales de uso y distribución libre, para la administración y gestión de bases de datos e información geográfica, se desarrolla en este trabajo una propuesta para mejorar u optimizar el proceso de selección de la muestra en el estudio de encuesta origen destino basada en hogares, mediante la construcción de algoritmos en un lenguaje de programación. Específicamente, se emplea PostgreSQL como DBMS, PyScripter como IDE para Python y QGIS como visor geográfico, consiguiendo obtener una mejora sustancial en la actividad de la selección de muestras, optimizando además los reprocesos para cuando se presente un cambio en los parámetros iniciales o por requerimientos especiales. Finalmente, se puede concluir que las herramientas computacionales utilizadas en el desarrollo de la presente propuesta no solo permitieron desarrollar y optimizar el proceso de selección de muestra en el estudio de la encuesta origen y destino basada en hogares, sino que facilita el reproceso para cuando el tamaño de muestra sea modificado. Adicionalmente, se muestra con esta propuesta que muchos de los procesos y problemas comunes en el campo de la ingeniería son susceptibles de mejoramiento con el uso de las herramientas computacionales.Having information about infrastructure and other variables related to mobility are key for the success of formulation and prioritization of projects. Such information is often not available in municipalities in Colombia. Studies in urban and/or regional mobility patterns in municipalities often use Origin Destination (OD) surveys based on households for gathering information for letting its characterization and among other possible analyses. The methodologies for OD surveys include into its stages a sample selection, this activity that normally is done of manual way, and this is associated to experience of the work team, information, tools, and budget. Taking advantage of potentiality by integrating computational tools for using and distribution free, for data bases administration and management and geographic information, is developed in this work a proposal to get better or to optimize the process of sample selection into surveys based on households, with elaboration of algorithms in a programming language. Specifically, is used PostgreSQL as DBMS, PyScripter as IDE for Python, and QGIS as geographic viewfinder, achieving a substantial improvement in the activity of the selection of samples, also optimizing the reprocesses for when there is a change in the initial parameters or due to special requirements. Finally, it can be concluded that the computational tools used in the development of this proposal not only allowed the development and optimization of the sample selection process in the study of the origin and destination survey based on households, but also facilitated reprocessing for when the size sample is modified. Additionally, this proposal shows that many of the common processes and problems in the engineering field are susceptible to improvement with the use of computational tools.pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2BDEDBMSEODHSectorSecciónZATEspecialización en Sistemas de Información Geográfica - Tesis y disertaciones académicasAdministración de basesDesarrollo de programas para computadorBases de datos webRecopilación de datosEncuestas de tránsitoBDEDBMSEODHSectorSectionZATAplicación de la potencialidad de integración de un DBMS con Python y una herramienta SIG para la selección de la muestra en el estudio de encuestas origen y destino domiciliariaApplication of the integration potential of a DBMS with Python and a GIS tool for the selection of the sample in the study of home origin and destination surveysMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/5/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD55open accessORIGINALPipicanoChicanganaWillian2021.pdfPipicanoChicanganaWillian2021.pdfPipicanoChicanganaWillian2021.pdfapplication/pdf2431046http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/1/PipicanoChicanganaWillian2021.pdf4ebbdf4ebd142344eb7e5a1464d5c57bMD51open accessAnexo.pdfAnexo.pdfAnexo.pdfapplication/pdf274561http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/2/Anexo.pdfaf01d45f8397999fff842fe416d1b902MD52open accessLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfapplication/pdf236933http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/4/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdff36f4ba46995b8afab55a30a7d459992MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/6/license.txt997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD56open accessTHUMBNAILPipicanoChicanganaWillian2021.pdf.jpgPipicanoChicanganaWillian2021.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6510http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/7/PipicanoChicanganaWillian2021.pdf.jpgae241f0a56f5a163eb04d086858a1335MD57open accessAnexo.pdf.jpgAnexo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5421http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/8/Anexo.pdf.jpg6b76c706c014e45893c3b923e3e63d97MD58open accessLicencia de uso y publicacion.pdf.jpgLicencia de uso y publicacion.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13129http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/27867/9/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf.jpgf01998f616d84860b6bb3850ff4583fcMD59open access11349/27867oai:repository.udistrital.edu.co:11349/278672023-06-13 14:33:06.744open accessRepositorio Institucional Universidad Distrital - RIUDrepositorio@udistrital.edu.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 |