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https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/11410
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | García Santillán, Iván Danilo | - |
dc.contributor.author | Chacón Encalada, Cesar Gustavo | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-05T17:17:56Z | - |
dc.date.available | 2021-08-05T17:17:56Z | - |
dc.date.created | 2021-07-20 | - |
dc.date.issued | 2021-08-05 | - |
dc.identifier.other | PG/ 857 | es_EC |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/11410 | - |
dc.description | Detectar patrones de tiempo y espacio en el Sistema Integrado SIS ECU 911 Ibarra utilizando técnicas de minería de datos para la toma de decisiones informadas y reducción de costos técnicos-económicos. | es_EC |
dc.description.abstract | La presente investigación aborda la detección de patrones de tiempo y espacio en el Sistema Integrado SIS ECU 911 Ibarra utilizando técnicas de minería de datos para la toma de decisiones informadas y reducción de costos técnicos-económicos, este estudio parte de la información en la cual indican que el Servicio Integrado de Seguridad ECU 911durante el año 2018 recibió del total de llamadas entrantes, aproximadamente, el 47.4% de llamadas catalogadas como mal intencionadas, esto generó costos innecesarios. El enfoque de la investigación es cuantitativo ya que se partió de los datos generados en el SIS ECU 911 Ibarra de llamadas mal intencionadas en el período 2018 - 2019. Esta investigación encontró patrones espacio temporales que ayudaron a entender la problemática. La investigación fue realizada en fases: la primera fue la obtención de los datos (ingreso de llamadas y geolocalización), la segunda fase generó la Geodatabase y los mapas calientes o hotspots, mientras que la tercera fase se encargó de generar los relojes de datos y finalmente en la cuarta fase se usó el modelo de predicción GWR aplicando la regresión ponderada geográficamente. En conclusión, revisando el modelo GWR se encontró una varianza baja del 43% entre las llamadas mal intencionadas y la variable relacionado a la población en parroquias como Pimampiro, Ambuquí, Ibarra, Salinas, Pablo Arenas y Lita, estas parroquias se ajustaron a este modelo. En el resto de las parroquias, a pesar de tener una tasa de llamadas más altas de la provincia como González Suárez, Pablo Arenas, y Selva Alegre todas rurales el modelo no ha permitido focalizar geográficamente una dependencia espacial que permita determinar un patrón predictivo significativo. Se confirmó parcialmente que las llamadas mal intencionadas responden a un patrón espaciotemporal. | es_EC |
dc.language.iso | spa | es_EC |
dc.rights | openAccess | es_EC |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | * |
dc.subject | PATRONES DE TIEMPO | es_EC |
dc.subject | MODELO PREDICTIVO | es_EC |
dc.subject | MINERÍA DE DATOS | es_EC |
dc.subject | HOTSPOTS | es_EC |
dc.subject | RELOJES DE DATOS | es_EC |
dc.title | Detección de patrones de tiempo y espacio en el Sistema Integrado SIS ECU 911 Ibarra utilizando técnicas de minería de datos para la toma de decisiones informadas y reducción de costos técnicos-económicos | es_EC |
dc.type | bachelorThesis | es_EC |
dc.description.degree | Maestría | es_EC |
dc.contributor.deparment | Telecomunicaciones | es_EC |
dc.coverage | Ibarra. Ecuador | es_EC |
dc.identifier.mfn | 0000035108 | es_EC |
Aparece en las colecciones: | Tesis Postgrado |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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