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Ecología, . - Coggle Diagram

- - - - Miembros que no están vinculados a un espacio físico en comun, sino que pueden estar repartidos por distintos lugares del mundo. La tecnología y los medios de comunicación, estas comunidades pueden interactúar y compartir intereses a nivel global.
    - - Comunidades locales o territoriales: Aquellos miembros están vinculados por su proximidad geográfica. Incluyen vencindarios, barrios, pueblos. y ciudades. Las relaciones entre los miembros tienden a ser mas directas y personales, y suelen compartir recursos físicos como espacios publicos, infraestructuras o servicios locales.
  - - - Comunicación Secundaria: Tipo de comunicación, las relaciones entre los miembros son mas impersonales, formales y están basadas en intereses o metas comunes. La interacciones son mas funcionales que las emociones
  - - - Comunidad Profesional: Personas que se desempeñan en una misma área laboral o profesional.
      - Comunidad Religiosa: Unidas por creencias y practicas religiosas comunes, guiadas por principios espirituales o doctrinas.
      - Comunidad Educativa: Forma parte de intituciones de enseñanza o aprendizaje compartido. Estudiantes como docentes, padre y personal administrativo.
  - - - Permanentes: Diseñado para mantenerse en el tiempo, con una estructura que busca la sostenibilidad a largo plazo
      - Apoyo: Formada con el fin de brindar apoyo emocional, social o económico a sus miembros
      - Temporales: Forma de lograr un objetivo especifico o para satisfacer una necesidad en un periodo del tiempo limitado, una vez cumplida la meta o terminado el evento, la comunidad puedenla disolverse.
      - Acción: Proposito de llevar a acabo acciones o actividades concretas, ya sea en el ámbito social, político, económico o ambiental.
- - - - Comunidad: Grupo de personas que compartes valores, intereses o metas comunes. pueden estar organizadas en torno a un espacio geográfico (barrio o ciudad)
      - Identidad: Senito de pertenencia que los miembros desarrollan en relación con la comunidad. Se basa en elementos culturales, valores y tradiciones compartidas.
      - Participación; Acto de involucres en las actividades, decisiones y procesos de la comunidad. Es fundamental para la cohesionadas y el desarrollo de la comunidad.
      - Solidaridad: Apoyo mutuo entre los miembros de la comunidad. Promueve la cooperación y el bienestar común.
      - Normas y valores: Son las reglas y principios que rigen el comportamiento de los miembros dentro de la comunidad, que pueden estar formalizadas p ser tácticas.
      - Organización general de una comunidad
        
        Liderazgo comunitario: Suele existir un liderazgo formal o informal que guía a la comunidad, representando sus intereses, gestionando recursos y coordinando actividades.
        
        Asambleas o reuniones: En comunidades organizadas formalmente, se suelen llevar a cabo reuniones periódicas donde los miembros discuten temas relevantes, toman decisiones y organizan actividades
        
        Comites o grupos de trabajo: Para la gestión y coordinación de aéreas especificas, algunas comunidades crean comités o grupos de trabajo que se enfocan en aspectos concretos, como leducacion, salud, seguridad o medio ambiente.
        
        Redes de apoyo mutuo: Son subgrados dentro de la comunidad que proporcionan apoyo directo entre los miembros en áreas como necesidades económicas , emocionales o laborales.
        
        Recursos compartidos: Las comunidades suelen organizarse en torno a recursos comunes, que pueden ser físicos (Espacios infraestructura) o intangibles (Información, redes de contacto). La gestión de estos recursos pueden ser comunitaria o estar delegada a lideres o comités
      - Tipos de comunidades
        
        Comunidades locales o territoriales: Aquellas que están organizadas en torno a un espacio fisicoquímica, como barrios, pueblos o ciudades.
        
        Comunidades Virtuales: Son las que operan principalmente en plataformas digitales y donde los miembros interactúan en linea.
        
        Comunidades temáticas o de intereses: Agrupaciones de personas con intereses específicos en áreas como deporte, arte, educación o tecnología
- - - - Diversidad e inclusion: Sociedad evaluando el nivel de aceptación de la diversidad. Social exitosa fomenta la inclusión, asegurando que todos los individuos, tengan igualdad de oportunidades.
      - Cohesion social: Revisar las politicas publicas y estructuras comunitarias que permiten la participación activa de los diferentes miembros de la sociedad. Nivel alto de cohesion social esta marcado por sentido de pertenencia
      - Migración de minorias o migrantes: Aspecto crucial es la integración de grupos que enfrentan barreras estrcuturales, como los migrantes o minorias. Enfocada en identificar esas barreras como la discriminacio, las dificultades lingüísticas o la falta de acceso a servicios esenciales.
    - - Interoperabilidad: Evalúa que tan compatibles son los sistemas y como pueden interactuar para realizar tareas de manera fluida.
      - Migración de sistemas: Nueva tecnología, que deben integrarse con sistemas ya existentes. Integración como examina como esta la migración afecta la operatividad
      - Solución de integración: Herramientas como APis (Interfaces de programación de aplicaciónes) middleware (Software que facilita la conexión entre aplicaciones)
    - - Zona de libre comercio: Son acuerdos donde los países eliminan las barreras comerciales entre ellos, como los aranceles. Impacto en las economías locales y en el comercio global
      - Uniones económicas y monetarias: Nivel mas avanzado de integración económica implica no solo la eliminación de barreras comerciales sino también el impacto de coordinaciónes de políticas fiscales y monetarias.
    - - Vertical: Una empresa controla varios pasos en sus cadena de suministro, desde la producción hasta la distribución. Este tipo de integración permite mayor control sobre los costos y la calidad de los productos
      - Horizontal: Expansión de una empresa en el mismo nivel de la cadena de valor, como la adquisición de competidores. beneficio de consolidación, como el aumento de participación
      - Funsion de procesos y culturas organizacionales: Empresas se fusionan o adquieren otras, estudia como unir diferentes culturas corporativas.
- - - - Calidad de los datos: Los datos incompletos, inexactos o mal gestionados pueden llevar a resultados erróneos. La calidad de los datos es fundamental para obtener resultados confiables.
      - Volumen y variedad de datos: El crecimiento exponencial de datos en la era digital plantea dificultades para su almacenamiento y análisis eficiente.
      - Privacidad y ética: Con el aumento en la recolección de datos personales, el análisis de datos debe realizarse respetando las leyes de privacidad y considerando los dilemas éticos que pueden surgir.
    - - Análisis descriptivo: Se enfoca en resumir y describir los principales aspectos de los datos. Utiliza estadísticas como medias, medianas, desviaciones estándar y gráficos (tablas, diagramas de barras, histogramas) para dar una idea clara de lo que los datos representan.
      - Análisis exploratorio: Su objetivo es descubrir patrones, relaciones o tendencias ocultas en los datos.
      - Análisis inferencial: Este tipo de análisis se utiliza para hacer predicciones o generalizaciones sobre una población a partir de una muestra de datos.
      - Análisis predictivo: Usa datos históricos y técnicas como el aprendizaje automático o la regresión para predecir tendencias futuras o comportamientos.
      - Análisis prescriptivo: Va un paso más allá del análisis predictivo, ya que no solo busca predecir resultados, sino también sugerir acciones o estrategias óptimas basadas en esos resultados.
    - - Existen numerosas herramientas y plataformas diseñadas para facilitar el análisis de datos, tanto para usuarios principiantes como para expertos en ciencia de datos.
      - Excel: Es una herramienta accesible y popular para análisis básicos de datos, que ofrece funciones de análisis descriptivo, tablas dinámicas y gráficos.
      - Lenguajes de programación: Herramientas más avanzadas como R y Python son ampliamente utilizadas para análisis estadístico, machine learning y visualización de datos.
      - Plataformas de Business Intelligence (BI): Herramientas como Power BI, Tableau o Qlik Sense son populares para crear visualizaciones interactivas y realizar análisis complejos de grandes conjuntos de datos.
      - Bases de datos y SQL: Para el manejo de grandes volúmenes de datos estructurados, herramientas de bases de datos relacionales como SQL son esenciales para extraer y manipular datos.
    - - Toma de decisiones basada en evidencia: Permite que las decisiones empresariales y organizativas se fundamenten en datos y hechos, en lugar de en intuiciones o suposiciones.
      - Mejora del rendimiento: Al identificar áreas problemáticas o de oportunidad, las organizaciones pueden optimizar sus procesos, reducir costos y mejorar su eficiencia.
      - Predicción y planificación: El análisis predictivo permite anticipar cambios en el mercado, el comportamiento del consumidor y otros factores clave, lo que facilita la planificación estratégica.
      - Innovación: El análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) puede descubrir patrones y oportunidades que antes pasaban desapercibidos, lo que impulsa la innovación y el desarrollo de nuevos productos o servicios.
    - - Recolección de datos: Es el primer paso, en el cual se recopila información relevante para el análisis. Los datos pueden provenir de encuestas, bases de datos, sensores, redes sociales, entre otros. Es crucial asegurarse de que los datos sean precisos y completos.
      - Limpieza de datos: Antes de comenzar el análisis, es necesario limpiar los datos eliminando duplicados, manejando valores faltantes y corrigiendo errores. Datos incompletos o erróneos pueden llevar a conclusiones incorrectas.
      - Transformación y preparación de datos: Los datos brutos a menudo necesitan ser transformados en formatos adecuados para el análisis. Esto incluye la normalización, la codificación de variables categóricas o la creación de nuevas variables derivadas de las existentes.
      - Análisis propiamente dicho: Dependiendo del tipo de análisis a realizar (descriptivo, inferencial, predictivo), se aplican técnicas estadísticas o algoritmos de modelado
      - Interpretación de resultados: En esta fase, los resultados obtenidos deben ser interpretados en el contexto del problema a resolver.
      - Visualización de datos: Utilizar gráficos y visualizaciones ayuda a comunicar los resultados de manera efectiva. Herramientas como gráficos de barras, diagramas de dispersión, mapas de calor y dashboards interactivos son útiles
      - Toma de decisiones: Finalmente, los resultados del análisis de datos deben ser utilizados para tomar decisiones informadas, mejorar procesos o implementar estrategias basadas en la información obtenida.