Determina en qué departamento existe mayor ilegalidad en comunicaciones según la actividad proactiva (de oficio) y la actividad reactiva (son requerimiento de los ciudadanos, como denuncias o solicitudes dentro del ministerio por otras áreas), para reducir la informalidad de estaciones no autorizadas. / Trabajo de suficiencia profesional

El fraude con tarjetas de crédito es uno de los problemas más importantes a los que se enfrentan actualmente las entidades financieras. Si bien la tecnología ha permitido aumentar la seguridad en las tarjetas de crédito con el uso de claves PIN, la introducción de chips en las tarjetas, el uso de claves adicionales como tokens y mejoras en la reglamentación de su uso, también es una necesidad para las entidades bancarias, actuar de manera preventiva frente a este crimen. Para actuar de manera preventiva es necesario monitorear en tiempo real las operaciones que se realizan y tener la capacidad de reaccionar oportunamente frente a alguna operación dudosa que se realice. La técnica de Clustering frente a esta problemática es un método muy utilizado puesto que permite la agrupación de datos lo que permitiría clasificarlos por su similitud de acuerdo a alguna métrica, esta medida de similaridad está basada en los atributos que describen a los objetos. Además esta técnica es muy sensible a la herramienta Outlier que se caracteriza por el impacto que causa sobre el estadístico cuando va a analizar los datos. / The credit card fraud is one of the most important problems currently facing financial institutions. While technology has enhanced security in credit cards with the use of PINs, the introduction of chips on the cards, the use of additional keys as tokens and improvements in the regulation of their use, is also a need for banks, act preemptively against this crime. To act proactively need real-time monitoring operations are carried out and have the ability to react promptly against any questionable transaction that takes place. Clustering technique tackle this problem is a common method since it allows the grouping of data allowing classifying them by their similarity according to some metric, this measure of similarity is based on the attributes that describe the objects. Moreover, this technique is very sensitive to Outlier tool that is characterized by the impact they cause on the statistic when going to analyze the data.

El fraude con tarjetas de crédito es uno de los problemas más importantes a los que se enfrentan actualmente las entidades financieras. Si bien la tecnología ha permitido aumentar la seguridad en las tarjetas de crédito con el uso de claves PIN, la introducción de chips en las tarjetas, el uso de claves adicionales como tokens y mejoras en la reglamentación de su uso, también es una necesidad para las entidades bancarias, actuar de manera preventiva frente a este crimen. Para actuar de manera preventiva es necesario monitorear en tiempo real las operaciones que se realizan y tener la capacidad de reaccionar oportunamente frente a alguna operación dudosa que se realice. La técnica de Clustering frente a esta problemática es un método muy utilizado puesto que permite la agrupación de datos lo que permitiría clasificarlos por su similitud de acuerdo a alguna métrica, esta medida de similaridad está basada en los atributos que describen a los objetos. Además esta técnica es muy sensible a la herramienta Outlier que se caracteriza por el impacto que causa sobre el estadístico cuando va a analizar los datos. / ---The credit card fraud is one of the most important problems currently facing financial institutions. While technology has enhanced security in credit cards with the use of PINs, the introduction of chips on the cards, the use of additional keys as tokens and improvements in the regulation of their use, is also a need for banks, act preemptively against this crime. To act proactively need real-time monitoring operations are carried out and have the ability to react promptly against any questionable transaction that takes place. Clustering technique tackle this problem is a common method since it allows the grouping of data allowing classifying them by their similarity according to some metric, this measure of similarity is based on the attributes that describe the objects. Moreover, this technique is very sensitive to Outlier tool that is characterized by the impact they cause on the statistic when going to analyze the data. / Tesis

En nuestros días, la constante competencia entre empresas, genera la demanda de nuevas formas de organización. Por lo general, las grandes empresas adoptan diferentes estrategias en búsqueda de mayores oportunidades, sin embargo, para las empresas más pequeñas es más complejo este hecho, ya que por lo general no tienen los recursos y capacidades necesarios. Bajo este contexto, los Clusters de Empresas basados en cooperación, redes de producción y valor han ganado importancia en los últimos años.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Describe la implementación de un sistema de información el cual permitirá gestionar historias clínicas electrónicas para la especialidad de pediatría garantizando la integridad, confidencialidad y disponibilidad de la información de salud del niño. Este sistema permitió a los profesionales de salud tener el rápido acceso de la información histórica del niño en el momento preciso y así asegurar una atención personalizada y de calidad. Para la implementación de este sistema, el cual integrará las historias clínicas pediátricas se utilizará tecnología clúster por su alto rendimiento, escalabilidad y economía. En este sentido, el modelo establecido permitirá consolidar y optimizar un conjunto de circuitos de comunicación entre la Atención Primaria y Especializada, como son: citas previas, informe de interconsulta de alguna especialidad, solicitud y resultados de pruebas de laboratorio e imagen, transferencias a distintos centros hospitalarios, logrando así obtener la información necesaria para garantizar la calidad de atención de salud del niño. / Trabajo de suficiencia profesional

Propone a través de la aplicación de un proceso de descubrimiento de conocimientos en bases de datos, la generación de un modelo automático que permite clasificar las transacciones de la banca por internet y de la banca móvil de personas naturales de una entidad financiera, como fraudulentas o íntegras, mediante la aplicación de técnicas de minería predictiva basada en arboles de clasificación. / Tesis

Los orígenes de la presente tesis titulada: “Propuesta de un Clúster Minero para Impulsar el Desarrollo Sostenible”, datan de varios años atrás, cuando tuvimos la oportunidad de trabajar en el Proyecto de Reconversión Laboral, auspiciado por el Banco Interamericano de Desarrollo, realizando labores de consultoría en muchas localidades de influencia minera y petrolera, concentrando nuestra preocupación por encontrar mecanismos que permitan lograr el desarrollo sostenible en función de la actividad minera. Es así como surge nuestra inquietud para posteriormente emprender un trabajo de investigación a nivel doctoral, siguiendo los métodos científicos, tratando en lo posible que la misma sea un nexo entre la realidad actual minera, social, económica, ambiental y cultural con el progreso de la gente; investigación que es realizada con el único interés de contribuir al desarrollo sostenible en las áreas de influencia directa e indirecta de la actividad minera. Es un hecho notorio que las disciplinas tradicionales puramente de gestión empresarial minera, no son suficientes para conceptualizar y diseñar un desarrollo sostenible en las áreas de influencia de las operaciones mineras; así como para el entendimiento integral del desarrollo económico, ambiental, sociocultural; es por ello que surge la necesidad de implementar el clúster minero con la participación directa de los habitantes de las áreas de influencia en este nuevo escenario con influencias de la globalización, que genera su propia dinámica; para lograr paulatinamente el desarrollo sostenible y evitar los conflictos socio-ambientales como consecuencia de la actividad minera. Es por ello que en esta tesis presentamos la importancia que tiene la implementación de un clúster minero en las áreas de influencia directa e indirecta de la actividad minera para lograr el desarrollo sostenible, así como la prevención y reducción de los conflictos socio-ambientales que dividen y enfrentan a la sociedad, que generan pérdidas de horas hombre de trabajo y hasta pérdidas de vidas humanas.

Propone un método para generar modelos de clasificación de riesgo de crédito de acuerdo a la metodología de rating de crédito. La implementación de esta metodología requiere construir dos grandes bloques de análisis: (1) la construcción de un modelo de puntuaciones, y (2) la construcción de un modelo de agrupación de clases de riesgo. Para construir el modelo de rating, este trabajo propone el uso de dos técnicas de la inteligencia artificial: (1) el uso de algoritmos genéticos para determinar el modelo de puntuaciones óptimo, y (2) el uso de clustering jerárquico aglomerativo para la segmentación de los grupos de riesgo. Los resultados de la experimentación mostraron que la presente propuesta obtiene un buen indicador de poder de predicción (58.9%). Además, se comparó este modelo con el modelo de regresión logística (un conocido método de estimación estadística), teniendo la propuesta actual un mejor desempeño que el modelo logístico. Se concluye que las técnicas de inteligencia artificial usadas en este trabajo muestran un buen resultado para generar un modelo de rating, y tienen como ventaja la fácil interpretación de sus resultados por un experto humano. / Tesis

Describe el método del análisis cluster bietápico y su aplicación para segmentar la cartera de clientes de Corporación Lindley de la región Lima en octubre de 2016. El método de análisis cluster bietápico es una herramienta de exploración diseñada para descubrir las agrupaciones naturales (o conglomerados) de un conjunto de datos. Este método combina los métodos jerárquicos y no jerárquicos (o de partición) permitiendo analizar a la vez variables de distinto tipo (categóricas y continuas) y puede ser utilizado en bases de datos grandes. / Trabajo de suficiencia profesional

Las empresas en la actualidad necesitan explotar la información que tienen de sus clientes. En particular caja Prymera necesita identificar grupos de clientes para orientar sus recursos y esfuerzos a cada grupo de manera individual. Las técnicas de clustering son de gran utilidad para obtener grupos que compartan características similares internamente y a su vez que los grupos que sean heterogéneos entre sí, es por ello que se realiza un estudio para seleccionar la técnica más adecuada para el problema de la segmentación de clientes, siendo el algoritmo K-Means en complementación con el índice de Rose Turi la técnica a utilizar por su bajo costo computacional, facilidad de implementación y porque permite obtener la cantidad óptima de clusters. Adicionalmente, para validar la eficiencia de la técnica propuesta se implementa el índice de Davies-Bouldin para contrastarlas con la de Rose Turi. Los resultados obtenidos indican que la técnica propuesta obtuvo los de clusters con una eficacia superior en 25% a lo obtenido por el índice de Davies-Bouldin, a su vez en cuanto a eficiencia en tiempo de procesamiento la técnica propuesta es superior en 17%. / Trabajo de suficiencia profesional