Minería de datos para explorar información que nos permita encontrar qué relación tienen los reportes atendidos por el Programa Nacional Contra la Violencia Familiar del año 2020

• Autor: Berrios Mamani, Lehidy Yenifer
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/19411
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/19411
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de datos; Violencia familiar; Clústeres; CRISP-DM; K-means; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

Los reportes del Programa Nacional para la Prevención y Erradicación de la Violencia contra las Mujeres e Integrantes del Grupo Familiar, son generados por los trabajadores de dicha institución para almacenar registros sobre, el número de consultas de violencia física, violencia psicológica, violencia sexual, violencia económica, así como el género de las personas, entre otras variables. Así El presente trabajo de investigación se realiza con el objeto de aplicar minería de datos para explorar información que nos permita encontrar qué relación tienen los reportes atendidos por el Programa Nacional para la Prevención y Erradicación de la Violencia contra las Mujeres e Integrantes del Grupo Familiar. La metodología empleada es de enfoque cuantitativo, descriptivo, aplicado. La muestra es igual a la población conformada por 230 reportes, se utilizó la metodología CRISP-DM para el desarrollo de la minería de datos, concluyendo que se logró desarrollar la minería de datos utilizando técnicas de Clusterización para los grupos de individuos mediante el algoritmo de “K means” con 2 Clústers integrados por el 47.83% de los reportes en el primero y 52.17% de los reportes en el segundo que tienen una suma total de cuadrados de 29971294 de distancia entre todos los puntos a sus centroides, para agrupar las variables del Análisis de Componentes Principales agrupando las variables en 2 Clústeres o Componentes Principales, el primero con 85.47% de representación denominado “Clúster en el que no incluye la violencia económica”, el segundo con un 76.28% de representación denominado “Clúster en el que la violencia económica es muy importante”.