La investigación surgió como alternativa de solución a las deficiencias encontradas en el proceso de registro de denuncias y caracterización de perfiles delictivos. El análisis de la información delictiva es vital para los fines de prevención delictiva, por ello se analizó los registros de los delitos cometidos en el pasado involucrando a los autores materiales, el delincuente. Tomando como base la metodología CRISP-DM. Tuvo como hipótesis que el desarrollo de un modelo de minería de datos como herramienta de apoyo podría contribuir a la caracterización de perfiles delictivos. Teniendo como objetivo principal identificar patrones delictivos de la ciudad de Chiclayo apoyado por la implementación del sistema de alerta temprana basada en la minería de datos, ya que cada vez este proceso es más tedioso pues la información obtenida de cada denuncia respecto al delincuente está desligada, generando pérdidas de tiempo al momento de analizar dicha información, conllevando a crear perfiles delictivos deficientes. Los resultados de la investigación indicaron que se logró identificar 12 perfiles delictivos diferenciados demostrando que el sistema de alerta temprana es aplicable pues consiguió reducir considerablemente el tiempo dedicado al proceso de registro de denuncias y búsquedas de perfiles delictivos. En conclusión la implementación del sistema alcanzó su objetivo, permitió a los policías acceder a la información de forma organizada y sistematizada, además logró minimizar la búsqueda de posibles personas sospechosas ante una denuncia.
Identifer | oai:union.ndltd.org:usat.edu.pe/oai:tesis.usat.edu.pe:123456789/583 |
Date | January 2015 |
Creators | Jiménez Berríos, Lesly Haymet |
Publisher | Chiclayo |
Source Sets | Universidad Catolica Santo Toribio de Mogrovejo |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Source | Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo - USAT, Repositorio de Tesis USAT |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0017 seconds