Parte 2 Solemne 2 Taller de Métodos Cuantitativos
Tercer trimestre 2023
Utilice el archivo :base_datos adjunto para resolver el siguiente problema en Phyton
Introducción: Optimización de Operaciones en una Mina de Cobre en
Chile
Contexto
Chile es mundialmente reconocido como uno de los mayores productores de cobre, un recurso
que ha sido crucial para el desarrollo económico del país. La eficiencia y efectividad de las
operaciones mineras son vitales no solo para la economía nacional sino también para minimizar
el impacto ambiental y garantizar la seguridad de los trabajadores. Con el fin de contribuir a este
objetivo, hemos recolectado y analizado un conjunto de datos que abarca múltiples dimensiones
del proceso de extracción de cobre en una mina típica chilena.
Descripción del Conjunto de Datos
El conjunto de datos contiene 1.000 registros y se compone de las siguientes variables:
• Concentración_Cobre: Medida en porcentaje, representa la calidad del mineral
extraído.
• Profundidad_Perforación: En metros, indica la profundidad de las perforaciones para la
extracción del mineral.
• Tiempo_Perforación: En horas, muestra el tiempo requerido para completar cada
perforación.
• Num_Trabajadores: El número de trabajadores involucrados en cada operación de
extracción.
• Costo_Operacion: En dólares, refleja el costo asociado a cada perforación.
• Tipo_Maquinaria: Categoriza el tipo de equipo utilizado para la extracción
(Maquinaria_A, Maquinaria_B, Maquinaria_C).
• Grupo_Turno: Indica el turno de trabajo durante el cual se realizó la extracción
(Turno_Mañana, Turno_Noche).
Objetivos
• Describir la distribución general de cada variable numérica y entender sus estadísticas
descriptivas básicas, como media, mediana, rango intercuartílico, etc.
• Examinar la concentración de cobre en el mineral extraído y categorizarla como baja,
media o alta. Analizar esta nueva variable en relación con otros factores como el tipo
de maquinaria y turno de trabajo.
• Clasificar los registros por tipo de maquinaria y turno de trabajo para observar
cualquier tendencia o patrón en las variables numéricas.
• Identificar la relación entre el número de trabajadores y otros factores como el tiempo
de perforación y el costo de operación, estratificado por turno de trabajo.
• Evaluar cómo varían las variables numéricas entre los diferentes turnos de trabajo y
tipos de maquinaria utilizados.
De acuerdo a esto desarrolle y luego responda las preguntas :
Problema 1: Filtra los datos para incluir solo los registros del 'Turno_Noche' y describe las
estadísticas de 'Tiempo_Perforacion' y 'Num_Trabajadores' para este turno.
Problema 2: Crea una variable categórica 'Profundidad_Categorizada' que clasifique la
'Profundidad_Perforacion' en 'Baja', 'Media' y 'Alta' considerando que la clasificación media
acumula el 40% de los datos centrales. Después, describe la variable 'Tiempo_Perforacion' para
cada una de estas nuevas categorías.
Problema 3: Genera un diagrama de cajas para comparar la 'Profundidad_Perforacion' en cada
tipo de 'Tipo_Maquinaria' (Maquinaria_A, Maquinaria_B, Maquinaria_C).
• ¿Qué tipo de maquinaria tiende a ser utilizada para perforaciones más profundas? *
• Identifique la máquina que cuenta con el mayor número de valores atípicos.
• Genere un archivo con la gráfica diagrama de cajas
Una vez realizado lo que se indica responda las preguntas habilitadas para ello

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    Parte 2 Solemne2 Taller de Métodos Cuantitativos Tercer trimestre 2023 Utilice el archivo :base_datos adjunto para resolver el siguiente problema en Phyton Introducción: Optimización de Operaciones en una Mina de Cobre en Chile Contexto Chile es mundialmente reconocido como uno de los mayores productores de cobre, un recurso que ha sido crucial para el desarrollo económico del país. La eficiencia y efectividad de las operaciones mineras son vitales no solo para la economía nacional sino también para minimizar el impacto ambiental y garantizar la seguridad de los trabajadores. Con el fin de contribuir a este objetivo, hemos recolectado y analizado un conjunto de datos que abarca múltiples dimensiones del proceso de extracción de cobre en una mina típica chilena. Descripción del Conjunto de Datos El conjunto de datos contiene 1.000 registros y se compone de las siguientes variables: • Concentración_Cobre: Medida en porcentaje, representa la calidad del mineral extraído. • Profundidad_Perforación: En metros, indica la profundidad de las perforaciones para la extracción del mineral. • Tiempo_Perforación: En horas, muestra el tiempo requerido para completar cada perforación. • Num_Trabajadores: El número de trabajadores involucrados en cada operación de extracción. • Costo_Operacion: En dólares, refleja el costo asociado a cada perforación. • Tipo_Maquinaria: Categoriza el tipo de equipo utilizado para la extracción (Maquinaria_A, Maquinaria_B, Maquinaria_C). • Grupo_Turno: Indica el turno de trabajo durante el cual se realizó la extracción (Turno_Mañana, Turno_Noche). Objetivos • Describir la distribución general de cada variable numérica y entender sus estadísticas descriptivas básicas, como media, mediana, rango intercuartílico, etc. • Examinar la concentración de cobre en el mineral extraído y categorizarla como baja, media o alta. Analizar esta nueva variable en relación con otros factores como el tipo de maquinaria y turno de trabajo.
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    • Clasificar losregistros por tipo de maquinaria y turno de trabajo para observar cualquier tendencia o patrón en las variables numéricas. • Identificar la relación entre el número de trabajadores y otros factores como el tiempo de perforación y el costo de operación, estratificado por turno de trabajo. • Evaluar cómo varían las variables numéricas entre los diferentes turnos de trabajo y tipos de maquinaria utilizados. De acuerdo a esto desarrolle y luego responda las preguntas : Problema 1: Filtra los datos para incluir solo los registros del 'Turno_Noche' y describe las estadísticas de 'Tiempo_Perforacion' y 'Num_Trabajadores' para este turno. Problema 2: Crea una variable categórica 'Profundidad_Categorizada' que clasifique la 'Profundidad_Perforacion' en 'Baja', 'Media' y 'Alta' considerando que la clasificación media acumula el 40% de los datos centrales. Después, describe la variable 'Tiempo_Perforacion' para cada una de estas nuevas categorías. Problema 3: Genera un diagrama de cajas para comparar la 'Profundidad_Perforacion' en cada tipo de 'Tipo_Maquinaria' (Maquinaria_A, Maquinaria_B, Maquinaria_C). • ¿Qué tipo de maquinaria tiende a ser utilizada para perforaciones más profundas? * • Identifique la máquina que cuenta con el mayor número de valores atípicos. • Genere un archivo con la gráfica diagrama de cajas Una vez realizado lo que se indica responda las preguntas habilitadas para ello