Guía didáctica de Análisis de datos para la toma de decisiones

Análisis de datos para la toma de decisiones

Fundamentación

La toma de decisiones basada en datos constituye una competencia esencial para los profesionales de los sistemas de información y la administración, ya que permite analizar problemas, evaluar alternativas y sustentar acciones mediante criterios objetivos. En un entorno organizacional caracterizado por la creciente disponibilidad de información y la necesidad de optimizar recursos, resulta indispensable desarrollar habilidades analíticas que favorezcan la resolución eficiente de problemas operativos y estratégicos.
La Unidad de Aprendizaje Análisis de datos para la toma de decisiones proporciona al los fundamentos metodológicos y matemáticos necesarios para modelar situaciones reales y plantear soluciones sustentadas en evidencia. A través del estudio de técnicas de análisis cuantitativo, con énfasis en la programación lineal, se desarrolla la capacidad de representar problemas, identificar restricciones, optimizar recursos y evaluar escenarios para apoyar la toma de decisiones en distintos contextos organizacionales.
Asimismo, esta experiencia de aprendizaje fortalece el pensamiento lógico, el razonamiento crítico y la capacidad para interpretar información cuantitativa, competencias indispensables para enfrentar los desafíos derivados de la transformación digital y de la gestión de grandes volúmenes de datos. La aplicación de modelos matemáticos favorece una comprensión más profunda de los procesos administrativos y contribuye al diseño de soluciones que incrementen la eficiencia y la productividad de las organizaciones.

Competencias generales

Es asertivo en la toma de decisiones considerando los recursos disponibles, los riesgos y la realidad local, con base las teorías, los modelos y los esquemas de vanguardia imperantes en las ciencias administrativa.

Competencias específicas

Diagnostica la situación.

Documenta el impacto de la implementación del plan de mejora.

Mide el impacto de intervenciones.

Evalúa el impacto de las intervenciones desplegadas.

Estructura del contenido

Metodología de trabajo

Durante el cuatrimestre, se llevarán a cabo ocho ejercicios usando el programa Excel en cualquier versión para computadora personal o laptop (las versiones portátiles de Excel para tabletas o para teléfonos no son adecuadas para esta UDA). Las hojas de cálculo de código libre tampoco son apropiadas para resolver estos ejercicios, pues carecen de un módulo para programación lineal. Además, se realizarán ejercicios complementarios de probabilidad y estadística, según lo propuesto en la carta descriptiva de la unidad de aprendizaje (UDA).
Se dedicará una semana para cada ejercicio. Durante el horario de clase, las y los estudiantes tendrán la libertad de completar los ejercicios y colaborar entre sí.

También contarán con un foro de mensajes donde podrán solicitar aclaraciones o hacer comentarios sobre cada ejercicio. Las consultas en el foro serán atendidas por el profesor o incluso por otros estudiantes.

El flujo de trabajo que se sugiere para la UDA es el siguiente:

1. Esperar a que se active el ejercicio correspondiente cada jueves durante el cuatrimestre.
2. Descargar el archivo con el fundamento conceptual del ejercicio, que incluye notas introductorias.
3. Descargar el archivo con el procedimiento a seguir. Estos documentos pueden ser extensos, pero en realidad resultan en hojas de cálculo muy compactas y sencillas.
4. Descargar el archivo de Excel. Siguiendo los primeros seis pasos del procedimiento, las y los estudiantes obtendrán una hoja de cálculo muy similar a la provista. Alternativamente, pueden usar este archivo Excel como base y comenzar cada procedimiento en el paso #7.
5. Realizar o completar el procedimiento para el ejercicio en cuanto les sea posible o conveniente.
6. Participar en la reunión de Microsoft Teams en el día y hora programados.
7. Enviar el archivo de Excel como tarea a través de la plataforma del Campus Digital, ya sea una versión propia o el archivo de base resuelto. También deben responder al examen del ejercicio en la misma plataforma. Se recomienda completar los ejercicios durante la semana asignada, pero las y los estudiantes tienen la opción de decidir cuándo completarlos. No hay fechas límite para las entregas, excepto al final del cuatrimestre.

Criterios de evaluación

Ejercicios entregados en plataforma: 40 %

Participación en reuniones remotas vía Microsoft: 40 %

Mini exámenes de repaso: 20 %

Bibliografía o Material didáctico complementario

• Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Cochran, J. J. (2014). Statistics for Business and Economics. Cengage Learning.
• Anderson, D. R., Sweeney, D. J., & Williams, T. A. (2008). Estadística para administración y economía (10.ª ed.). Cengage Learning.
• Kaizmer, L. (1998). Estadística aplicada a la administración y a la economía. McGraw-Hill.
• Levin, R. I., & Rubin, D. S. (1996). Estadística para administradores. Prentice Hall.
• Levin, R. I., Balderas, M., Del Valle, A., & Gómez, L. (2004). Estadística para administración y economía (7.ª ed.). Pearson Prentice Hall.
• Mason, R. D., & Lind, D. A. (2002). Estadística para administración y economía. Alfaomega.
• Mendenhall, W. (1990a). Estadística para administradores. Grupo Editorial Iberoamérica.
• Mendenhall, W. (1990b). Estadística para administración y economía. Grupo Editorial Iberoamérica.
• Meyer, P. (1999). Probabilidad y aplicaciones estadísticas. Fondo Educativo Interamericano.
• Morales C., C. M. (2006). Álgebra lineal y métodos cuantitativos para administradores y contadores (Versión preliminar).
• Murray, R., Spiegel, J., Schiller, J., & Srinivasan, R. A. (2014). Probabilidad y estadística. McGraw-Hill.
• Taha, H. A. (2011). Operations Research: An Introduction. Prentice Hall.
• Taha, H. A. (2012). Investigación de operaciones (9.ª ed.). Pearson Educación.

Software

SPSS, Microsoft Excel y GRETL.

Recursos en línea

• https://es.coursera.org/specializations/socialscience
• http://bobhall.tamu.edu/FiniteMath/Module8/Introduction.html
• https://www.disfrutalasmatematicas.com
• https://www.inegi.org.mx
• https://www.banxico.org.mx/estadisticas
• https://www.federalreserve.gov/econresdata

Biblioteca digital

• Anderson, D. R., Sweeney, D. J., Williams, T. A., Camm, J. D., & Martin, R. K. (2021). Métodos cuantitativos para los negocios (11.ª ed.). Cengage Learning.
• Lind, D. A., Marchal, W. G., & Wathen, S. A. (2020). Estadística aplicada a los negocios y la economía (15.ª ed.). McGraw-Hill.
• Robbins, S. P., & Judge, T. A. (2009). Comportamiento organizacional (10.ª ed.). Prentice Hall.
• Daft, R. L. (2010). Teoría y diseño organizacional (10.ª ed.). Cengage Learning.

Créditos