Minería de datos aplicada a la detección de patrones de reclamos del servicio de agua potable en la ciudad de Guayaquil. - Vera Letamendi, María Mercedes (2018)
El presente trabajo denominado “Minería de datos aplicada a la detección de patrones de reclamos del servicio de agua potable en la ciudad de Guayaquil” realiza un diagnóstico a la Jefatura de Atención al Usuario de la EMAPAG EP, respecto al proceso de Recurso de Apelación – Tercera Instancia con la finalidad de la aplicación de la metodología KDD (“Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos”) para descubrir un modelo predictivo válido, útil y entendible que especifiquen patrones de acuerdo a la información; utilizando la herramienta KNIME como plataforma tecnológica dentro de la investigación y la ejecución de los algoritmos de clasificación fundamentados en inteligencia artificial como: árbol de decisión, naive bayes y weka j48 que satisfacen las necesidades dependiendo de los objetivos del caso de estudio en base a los datos proporcionados por la entidad.El problema a resolver va de la mano con el cumplimiento del objetivo principal de la entidad el servicio a la comunidad de la Ciudad de Guayaquil; supervisando a la operadora Interagua Cía. Ltda., en el desempeño de sus funciones como ente privado a los sectores que utilizan el servicio de Agua Potable y Alcantarillado de la ciudad, la EMAPAG EP, busca la satisfacción de los usuarios y a través de este objetivo tener un crecimiento relevante en el sector público. Dentro del proceso de Atención al Usuario, una de las variables más relevantes es el tiempo que la analista de reclamos emplea para dar solución a los diferentes casos presentados por los usuarios. Cabe recalcar que estos datos son la materia prima que se utilizan en la metodología KDD. El estudio de esta investigación es para determinar patrones respecto a los estados de las resoluciones que se maneja en la jefatura como: Revocar, Confirmar y Revocar Parcialmente, resultados que dependerán de las variables relevantes del proceso; realizándose un análisis de los datos.