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metadata.dc.type: masterThesis
Título : Minería de datos en el análisis de causas de accidentes de tránsito en el Ecuador
Autor : Guaña Moya, Edison Javier
Pumares Romero, Alvaro Galilei
Palabras clave : Accidentes de tránsito,;incidentes,;minería de datos.;ANT,
Fecha de publicación : 2019
Editorial : Quito UIsrael
Citación : Pumares Romero, Alvaro Galilei (2019) Minería de datos en el análisis de causas de accidentes de tránsito en el Ecuador Quito UISRAEL, MAESTRÍA EN TELEMÁTICA, MENCIÓN: CALIDAD EN EL SERVICIO Quito: Universidad Israel 2019, 44p. PhD. Guaña Moya, Edison Javier UISRAEL-EC-MASTER-TELEM-378-242-2019-015
Citación : MASTER-TELEM;015
Resumen : El presente trabajo pretende realizar un análisis de las causas fundamentales de accidentes de tránsito en el Ecuador, justificado por las altas tasas de este tipo de eventos. Para ello, se emplea la metodología de extracción del conocimiento KDD, y el algoritmo de minería de datos C4.5 que nos permite realizar árboles de decisiones y extraer reglas relacionadas a las causas. Para dichos análisis se toman los datos de la Agencia Nacional de Tránsito a nivel nacional. Se analizaron 14410 accidentes ocurridos en el país entre los años 2016-2018 y se recogieron un total de 9 variables. El algoritmo ofrece una alternativa a modelos tradicionales, identificado los patrones más importantes en los datos y evaluando las posibles asociaciones entre las variables recogidas. Palabras-clave: Accidentes de tránsito, incidentes, ANT, minería de datos.
Descripción : The present work intends to carry out an analysis of the fundamental causes of traffic accidents in Ecuador, justified by the high rates of this type of events. To do this, we use the KDD knowledge extraction methodology and the C4.5 data mining algorithm that allows us to make decision trees and extract rules related to the causes. For these analyzes, the data of the National Traffic Agency at the national level are taken. 14410 accidents occurred in the country between the years 2016-2018 were analyzed and a total of 9 variables were collected. The algorithm offers an alternative to traditional models, identifying the most important patterns in the data and evaluating the possible associations between the variables collected. Keywords: Traffic accidents, incidents, ANT, data mining
URI : https://repositorio.uisrael.edu.ec/handle/47000/2299
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría Administración Pública 2023

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