Mineração de dados na análise da criminalidade
um estudo de caso em Carapicuíba (2014-2016)
DOI:
https://doi.org/10.26853/Refas_ISSN-2359-182X_v12n03_01Palabras clave:
KDD, SIPINA, Algoritmo C4.5Resumen
Este artículo explora la aplicación de la minería de datos en el estudio del crimen y la violencia en Carapicuíba durante el período de 2014 a 2016, centrándose en la importancia de comprender estos eventos para las estrategias de seguridad pública. Utilizando el proceso KDD, algoritmos de análisis predictivo y el software de minería SIPINA Research, este artículo tiene como objetivo analizar información relacionada con la criminalidad y el perfil demográfico de la región. El uso del proceso Knowledge Discovery in Databases (KDD) permitió extraer insights valiosos desde sus etapas de selección, preprocesamiento e interpretación, donde fue posible transformar información cruda en conocimiento útil y procesable, mientras que la herramienta de código abierto SIPINA, aunque limitado en capacidad de procesamiento, facilitó investigaciones exploratorias, modelado y visualización de resultados. Al combinar KDD con el modelado predictivo del algoritmo C4.5, el estudio demuestra cómo se puede utilizar el examen de datos para obtener conocimientos y respaldar decisiones informadas en protección civil. Los resultados indicaron los tipos de infracciones más frecuentes, destacando patrones significativos como la relación entre edades y sexo y revelando tendencias como el nivel de educación de los perpetradores.
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