dc.contributor.author | Silva Monsalve, Andrés Eugenio | |
dc.contributor.author | Conti, Dante | |
dc.contributor.author | Ospina Becerra, Victaria Eugenia | |
dc.date.accessioned | 2021-05-17T23:02:27Z | |
dc.date.accessioned | 2021-10-01T17:22:47Z | |
dc.date.available | 2021-10-01T17:22:47Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.issn | 1690-8627 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1434 | |
dc.description.abstract | En la búsqueda de garantizar que los hogares más pobres y
vulnerables puedan superar sus condiciones de vida, la
Estrategia Red UNIDOS, consolida y gestiona información que
permite conocer la situación de los hogares y personas, para la
toma de decisiones relacionadas con la planeación y ejecución
del proceso de acompañamiento. Este proyecto determina el
valor agregado y potencial de la información mediante
modelado basado en datos, específicamente clustering. Al
respecto, se crea una vista minable donde se aplica
clusterización jerárquica (método Ward, con distancia coseno) y
se decide cortar los dendogramas en tres (3) y seis (6) grupos
respectivamente, que posteriormente fueros postprocesados y
validados para describir en detalle los perfiles y su
interpretación usando los centroides de cada grupo. Finalmente,
los perfiles hallados y plenamente descritos sirven como base
para dar soporte a la toma de decisiones al proceso de
acompañamiento de la Estrategia Red UNIDOS y son
resumidos a su vez en dos (2) dashboards de resultados. | spa |
dc.description.abstract | In seeking to ensure that the poorest and most
vulnerable people can overcome their living conditions,
UNIDOS Network Strategy, consolidates and manages information that
allows to know the situation of households and people, for the
decision making related to planning and execution
of the accompaniment process. This project determines the
added value and potential of information through
data-driven modeling, specifically clustering. To the
In this respect, a mineable view is created where
hierarchical clustering (Ward method, with cosine distance) and
it is decided to cut the dendograms into three (3) and six (6) groups
respectively, which were subsequently post-processed and
validated to describe in detail the profiles and their
interpretation using the centroids of each group. Finally,
the profiles found and fully described serve as a basis
to support decision-making in the process of
accompaniment of the UNIDOS Network Strategy and are
summarized in turn in two (2) dashboards of results. | eng |
dc.format.extent | 6 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.source | http://www.iiisci.org/journal/CV$/risci/pdfs/CB281UM20.pdf | spa |
dc.title | Análisis de Perfiles con Técnicas No Supervisadas de Minería de Datos como Soporte a la Toma de Decisiones en la Estrategia UNIDOS para la Superación de la Pobreza en Colombia | spa |
dc.type | Artículo de revista | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
dc.contributor.researchgroup | GiBiome | spa |
dc.identifier.url | http://www.iiisci.org/journal/CV$/risci/pdfs/CB281UM20.pdf | |
dc.publisher.place | Colombia | spa |
dc.relation.citationedition | Revista Sistemas, Cibernética e Informatica (Volumen 17, Número 2, 57-62, 2020) | spa |
dc.relation.citationendpage | 62 | spa |
dc.relation.citationissue | 2 | spa |
dc.relation.citationstartpage | 57 | spa |
dc.relation.citationvolume | 17 | spa |
dc.relation.indexed | N/A | spa |
dc.relation.ispartofjournal | Sistemas, Cibernética e Infomática | spa |
dc.relation.references | Departamento Administrativo Nacional de Estadística en Colombia (2018). Pobreza Monetaria y Multidimensional en Colombia. Boletín Técnico. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/...vida/pobreza/ bol_pobreza_17.pdf | spa |
dc.relation.references | Congreso de la República de Colombia. (2016). Ley 1785 de 21 de junio de 2016 “Por medio de la cual se establece la Red para la Superación de la Pobreza Extrema Red Unidos y se dictan otras disipaciones,” 1–8. Retrieved from http://es.presidencia.gov.co/normativa/normativa/LEY 1785 DEL 21 DE JUNIO DE 2016.pdf | spa |
dc.relation.references | Davenport, T, Eccles, R, & Prusak, L (1999). Chapter 2 - Information Politics, In Knowledge and Special Libraries, 29- 48. https://doi.org/10.1016/B978-0-7506-7084-5.50004-X | spa |
dc.relation.references | Sabina, A & Foster, J. Recuento y medición multidimensional de la pobreza. Documento de trabajo OPHI No. 7 | spa |
dc.relation.references | Angulo, R., Diaz, Y., & Pardo, R. (2011). Índice de Pobreza Multidimensional para Colombia (IPM-Colombia) 1997- 2010. Departamento Nacional de Planeación. https://colaboracion.dnp.gov.co/cdt/estudios%20econmicos/3 82.pdf | spa |
dc.relation.references | Departamento para la Prosperidad Social (2017). Guía del Acompañamiento Familiar.GGA2. Versión 2. Grupo de Diseño Metodológico y Formación. | spa |
dc.relation.references | Departamento para la Prosperidad Social (2017). Manual operativo de la estrategia de acompañamiento familiar y comunitario. MGA1 Versión 5. Grupo de Diseño Metodológico y Formación | spa |
dc.relation.references | Moreno, M., & López, V. (2018). Uso de técnicas no supervisadas en la construcción de modelos de clasificación en ingeniería de software. www.lsi.us.es/redmidas/Capitulos/LMD14.pdf | spa |
dc.relation.references | Foster, P., Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking | spa |
dc.relation.references | Jiawei Han, Micheline Kamber & Jian Pei. (2012). 3 - Data Preprocessing, In the Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, Morgan Kaufmann, Boston, Pages 83- 124, Data Mining (Third Edition), ISBN 9780123814791, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-381479-1.00003-4 | spa |
dc.relation.references | Lizma, P. & Boccado, G. (2014). Guía de Asociación entre variables (Pearson y Spearman en SPSS). Universidad de Chile. https://www.ucursos.cl/facso/2014/2/SO01007/1/material_docente/bajar?id_ material=994690. | spa |
dc.relation.references | De la Fuente, S. (2011). Análisis de conglomerados. Universidad Autónoma de Madrid. http://www.fuenterrebollo.com/Economicas/ECONOMETRI A/SEGMENTACION/CONGLOMERADOS/conglomerados. pdf | spa |
dc.relation.references | Amat, J. (2017). Clustering y heatmaps: Aprendizaje No Supervisado. https://rpubs.com/Joaquin_AR/310338 [14] Fayyad, U., Stolorz, P. (1997) Data mining and KDD: Promise and challenges, Future Generation Computer Systems, 99-115. https://doi.org/10.1016/S0167- 739X(97)00015-0 | spa |
dc.relation.references | Earley, S., Henderson, D., & Data Management Association. (2017). DAMA-DMBOK: Data management body of knowledge | spa |
dc.relation.references | Consejo Nacional de Política Económica y Social de Colombia. (2012). Conpes Social 150. Departamento Nacional de Planeación. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Social/150.pdf | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.subject.armarc | Data mining | eng |
dc.subject.armarc | Clustering | eng |
dc.subject.armarc | Poverty | eng |
dc.subject.armarc | Pobreza | spa |
dc.subject.armarc | Extracción de datos | spa |
dc.subject.armarc | Almacenamiento de datos | spa |
dc.subject.armarc | Toma de decisiones | spa |
dc.subject.proposal | Minería de datos | spa |
dc.subject.proposal | Clusterización | spa |
dc.subject.proposal | Técnicas no supervisadas | spa |
dc.subject.proposal | Estrategia Unidos | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | spa |
dc.type.content | Text | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/article | spa |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/ART | spa |