Desarrollo de modelos de predicción sobre el hurto a personas en Bogotá a partir del análisis y aplicación de algoritmos en Base de datos
En 2016, los delitos de mayor impacto, como los homicidios, extorsiones y secuestros, disminuyeron con respecto a años anteriores, sin embargo, los delitos de hurto a personas han incrementado en todas sus modalidades. En los 12 meses del 2016, se denunciaron a alrededor de 314.511 casos según cifra...
- Autores:
-
Campo Agredo, Carlos Alberto
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/50785
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/50785
- Palabra clave:
- Ingeniería
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- openAccess
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En 2016, los delitos de mayor impacto, como los homicidios, extorsiones y secuestros, disminuyeron con respecto a años anteriores, sin embargo, los delitos de hurto a personas han incrementado en todas sus modalidades. En los 12 meses del 2016, se denunciaron a alrededor de 314.511 casos según cifras del último censo delictivo de la fiscalía. A partir de las denuncias de las víctimas, los objetos con mayor índice de hurto son el hurto a celulares, motocicletas, residencias, a establecimientos públicos, carros, entre otros. Por lo tanto, realizar un estudio sobre dicha problemática, puede ser de gran ayuda para la disminución de este. Con ayuda de las bases de datos sobre hurto de personas disponibles en la página de datos abiertos Colombia y de la policía Nacional, se puede generar modelos matemáticos que clasifiquen y predigan las tendencias de los hurtos en las ciudades de Colombia. Para ello, se deben utilizar procesos para el análisis de información, como la minería de datos, el cual es un conjunto de pasos para la obtención óptima de los modelos que cumplan los requerimientos mínimos para la solución del problema. Por consiguiente, el propósito de este proyecto es crear modelos a partir de la utilización de algoritmos de predicción en base datos de pequeña y gran escala sobre hurtos a personas que arrojen información sobre la delictividad en distintas zonas de una ciudad. También, crear una plataforma por la cual se pueda visualizar los resultados obtenidos al aplicar los modelos, tales como la probabilidad de hurto en un día, hora y barrio específico de la ciudad para la validación del modelo. |
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