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Bastián González Bustamante, Matías Astete, Berenice Orvenes
Este artículo presenta un conjunto de datos novedoso de altos directivos públicos chilenos durante el período 2009-2017. El foco de este artículo metodológico es demostrar cómo el uso de procesos de minería de datos y aprendizaje automático pueden ser útiles para la creación del conjunto de datos y sus potenciales aplicaciones. Primero, presentamos cómo creamos y validamos esta base. Luego, presentamos algunas aplicaciones descriptivas y estimaciones no-paramétricas de supervivencia con curvas Kaplan-Meier. Esperamos que este conjunto de datos sea un recurso relevante para profundizar la compresión del funcionamiento del servicio civil en Chile y realizar distintas comparaciones que permitan ampliar la línea deinvestigación sobre personal político y gubernamental
This paper presents a novel dataset of senior public managers in Chile in 2009-2017. This methodological study focuses on demonstrating how data mining and machine learning can be useful for the creation of the dataset and its potential applications. We explain how we created and validated the dataset before going in to present some descriptive applications and nonparametric survival estimates with Kaplan-Meier curves. We hope that this dataset will serve as a relevant resource for gaining a deeper understanding of the Chilean civil service and making different comparisons through which to expand this research line on political and government personnel.
