Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos
Identificar patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión en minería de datos.
Sparad:
| Huvudupphovsman: | |
|---|---|
| Materialtyp: | bachelorThesis |
| Språk: | spa |
| Publicerad: |
2021
|
| Ämnen: | |
| Länkar: | http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10860 |
| Taggar: |
Lägg till en tagg
Inga taggar, Lägg till första taggen!
|
Lägg till en tagg | _version_ | 1863407616484442112 |
|---|---|
| author | Mancero Menoscal, Tommy Bryan |
| author_facet | Mancero Menoscal, Tommy Bryan |
| author_role | author |
| collection | Repositorio Universidad Técnica del Norte |
| dc.contributor.none.fl_str_mv | García Santillán, Iván Danilo Sistemas Computacionales |
| dc.coverage.none.fl_str_mv | Ibarra. Ecuador. |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Mancero Menoscal, Tommy Bryan |
| dc.date.none.fl_str_mv | 2021-01-20T16:03:12Z 2021-01-20T16:03:12Z 2021-01-15 2021-01-20 |
| dc.format.none.fl_str_mv | image/jpeg application/pdf |
| dc.identifier.none.fl_str_mv | 04/ISC/ 572 http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10860 0000031946 |
| dc.language.none.fl_str_mv | spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv | reponame:Repositorio Universidad Técnica del Norte instname:Universidad Técnica del Norte instacron:UTN |
| dc.subject.none.fl_str_mv | SISTEMA INFORMÁTICO DATOS ESTADÍSTICOS COMERCIO FRAUDE |
| dc.title.none.fl_str_mv | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos |
| dc.type.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| description | Identificar patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión en minería de datos. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | bachelorThesis |
| id | UTN_484a2fe63f1392b96e3e1c7cb8b04f98 |
| identifier_str_mv | 04/ISC/ 572 0000031946 |
| instacron_str | UTN |
| institution | UTN |
| instname_str | Universidad Técnica del Norte |
| language | spa |
| network_acronym_str | UTN |
| network_name_str | Repositorio Universidad Técnica del Norte |
| oai_identifier_str | oai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/10860 |
| publishDate | 2021 |
| reponame_str | Repositorio Universidad Técnica del Norte |
| repository.mail.fl_str_mv | . |
| repository.name.fl_str_mv | Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Norte |
| repository_id_str | 4189 |
| rights_invalid_str_mv | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ |
| spelling | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datosMancero Menoscal, Tommy BryanSISTEMA INFORMÁTICODATOS ESTADÍSTICOSCOMERCIOFRAUDEIdentificar patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión en minería de datos.El contrabando en el ecuador es un problema que afecta al comercio y a la economía ecuatoriana; teniendo como causas probables que ocasionan esta problemática pueden ser la falta de empleo, el alto precio de los productos, falta de educación y situación socioeconómica desfavorable. El propósito de esta investigación es tratar de reducir los niveles de ingreso de mercadería de contrabando, mediante la obtención de patrones de contrabando y los principales factores que contribuyen a esta problemática en el Ecuador, aplicando técnicas predictivas de minería de datos (clasificación y regresión), a datos históricos (2015-2020) provenientes de la entidad aduanera. Siguiendo el proceso KDD (Proceso de descubrimiento de conocimiento) el cual sirvió para la obtención de una vista minable, al cual se le pudo aplicar modelos de regresión y árboles de decisión en la herramienta KNIME y WEKA. Para la selección del mejor algoritmo se evaluó cuantitativamente cada uno de ellos, mediante las métricas estadísticas que muestra cada algoritmo como resultado, demostrando que el algoritmo J48 y Logistic Regression son los mejores algoritmos para compararlos y así obtener el conocimiento.IngenieríaGarcía Santillán, Iván DaniloSistemas Computacionales2021-01-20T16:03:12Z2021-01-20T16:03:12Z2021-01-152021-01-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisimage/jpegapplication/pdf04/ISC/ 572http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/108600000031946spaIbarra. Ecuador.Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica del Norteinstname:Universidad Técnica del Norteinstacron:UTN2021-01-29T23:00:07Zoai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/10860Institucionalhttp://repositorio.utn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utn.edu.ec/http://repositorio.utn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41892026-04-25T02:13:40.202599Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Nortetrue |
| spellingShingle | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos Mancero Menoscal, Tommy Bryan SISTEMA INFORMÁTICO DATOS ESTADÍSTICOS COMERCIO FRAUDE |
| status_str | publishedVersion |
| title | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos |
| title_full | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos |
| title_fullStr | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos |
| title_full_unstemmed | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos |
| title_short | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos |
| title_sort | Detección de patrones de contrabando para la gestión de aprehensiones y retenciones, utilizando técnicas predictivas de clasificación y regresión de minería de datos |
| topic | SISTEMA INFORMÁTICO DATOS ESTADÍSTICOS COMERCIO FRAUDE |
| url | http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/10860 |