El proyecto ha sido nomidado: "COMPARACIÓN DE K-MEANS Y MODELO AUTORREGRESIVO INTEGRADO DE MEDIA MOVIL EN LA MOROSIDAD DE CUOTAS SOCIALES EN EL COLEGIO DE INGENIEROS DEL PERU - CONSEJO DEPARTAMENTAL LAMBAYEQUE" su fin es ser utilizado y comparar dos algoritmos de predicción, donde K-MEANS (computacional) y la otra técnica es AUTORREGRESIVO INTEGRADO DE MEDIA MOVIL (estadística), ya que nos gustaría saber qué algoritmo predictivo es mas eficaz a la predicción de la morosidad del colegio de ingenieros – CD Lambayeque, en la cual no se encuentran estudios realizados en el área de morosidad. El objetivo principal de la actual investigación consta de comprender que algoritmo es apto en la predicción de la morosidad, por la cual se tiene que evaluar la exactitud, precisión y especificación el BCR (Tasa de Clasificación Equilibrado), donde se puede usar el procedimiento de ETL pa...