Data analysis y clustering para el análisis de crímenes de alto impacto en Barranquilla

Continuamente siguen ocurriendo hechos de violencia alrededor del mundo en los últimos años, Norteamérica, Europa, Sudamérica todos ellos involucrando tiroteos masivos, disturbios políticos, agresiones sexuales, guerra, pandillas e incluso narcotráfico. Teniendo eso en cuenta, es importante comenzar a analizar por qué estos hechos continúan ocurriendo en nuestra sociedad, trayendo la sensación de que no estamos seguros. El estado debería comenzar a prestar más atención a estos eventos para evitar que avance un incremento. Para lograrlo es importante que tomemos los datos, que gracias a los avances tecnológicos, se registran digitalmente brindando la posibilidad de analizarlos a través de la computadora utilizando las herramientas de Análisis de Datos como la biblioteca pandas desarrollada en el lenguaje de programación Python, que combinado con otra biblioteca como Plotly permite el desarrollo de una herramienta para la visualización eficiente de estos datos a través de gráficos y mapas de calor para identificar puntos críticos de violencia para que el Estado pueda desarrollar y abordar proyectos de prevención de violencia urbana o mejora social, por lo tanto, brindando seguridad a la gente.

• Autores: Plata, Daniel; Torres, Rodolfo; Solano, Erick
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11883
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/11883
• Palabra clave: Análisis de datos; Visualización; Violencia; Python; Crimen; Criminalidad; Violencia urbana; Data Analysis; Machine Learning; Violence; Python; Crime; Criminality; Urban violence; Clustering; Visualization
• License: Universidad del Norte