Modelo de conocimiento para determinar el comportamiento delictivo en una zona geográfica utilizando minería de datos

Yorman Felipe Rivero Rubiano

Tutor: Mary Carlota Bernal

Resumen

El propósito de este trabajo es estudiar el estado del arte de la minería de datos para el estudio de estadísticas criminales. Posteriormente, aplicar el conocimiento recabado a la creación de modelos descriptivos y predictivos usando técnicas de minería de datos para el análisis del crimen. La minería de datos se ha utilizado para el análisis del comportamiento del crimen para encontrar patrones y tendencias, con el propósito de predecirlo. Así, con modelos predictivos se ha podido implementar políticas de prevención efectivas. En general, se crean modelos descriptivos (que analizan el comportamiento del crimen) y predictivos (que predicen el comportamiento del crimen). La metodología más usada es SEMMA, que organiza el desarrollo de modelos en distintas fases: a) búsqueda y selección de base de datos; b) estudio de los datos; c) selección de variables; d) creación de modelos; e) análisis de modelos. La eficacia de los modelos depende de la selección de los datos a estudiar. Las fases de estudio de datos y selección de variables son esenciales para reducir la cantidad de variables de estudio; y más importante aún, cómo se relacionan entre sí. Como todas las variables son continuas, se usó análisis correlacional. Por el mismo motivo, en la realización de los modelos se usó el algoritmo k-mean para la creación de modelos descriptivos, y el algoritmo árbol de decisión (modelo regresión). De la realización de los modelos se comprobó que el análisis correlacional ayuda a simplificar la investigación y aumenta la precisión en los modelos. Con la comprobación de los modelos se demostró que se pueden crear herramientas capaces de predecir el comportamiento del crimen.

Palabras clave

Documento

INF201818878021APG.pdf

Ficha original en el repositorio institucional de la UNET

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