| dc.contributor.advisor | Camargo Freile, Isaac Esteban | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_celestino_mutis | |
| dc.creator | Burgos Alarcón, Simón Ricardo | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-12T17:08:28Z | |
| dc.date.available | 2025-08-12T17:08:28Z | |
| dc.date.created | 2025-08-05 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73242 | |
| dc.description.abstract | Este estudio tuvo como objetivo analizar la criminalidad en el Departamento de Córdoba durante el periodo 2021-2024, utilizando datos históricos obtenidos de fuentes públicas confiables, como los reportes oficiales del Ministerio de Defensa Nacional y los informes de medios de comunicación regionales como El Heraldo, El Meridiano, La Razón y El Universal. A través del análisis de patrones delictivos, se busca identificar comportamientos recurrentes que permitan generar alertas tempranas, contribuyendo así a mejorar la gestión de la seguridad pública en la región. Para ello, se emplearon técnicas avanzadas de análisis predictivo, que incluyen modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, análisis de series temporales y análisis espacial. Estos métodos permitirán identificar áreas de alto riesgo y anticipar comportamientos delictivos, proporcionando una visión precisa sobre la distribución y evolución de la criminalidad.
Este análisis pretende llenar el vacío existente en la predicción y visualización de la criminalidad en Córdoba, ofreciendo a las autoridades locales una herramienta que facilite la toma de decisiones informadas en materia de seguridad pública. Se espera que los resultados del estudio contribuyan a la implementación de estrategias preventivas más efectivas, mejorando así la gestión de los recursos y las políticas de seguridad en la región. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Análisis predictivo en seguridad pública: generación de alertas con datos históricos del departamento de Córdoba | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Análisis | |
| dc.subject.keywords | Predictivo | |
| dc.subject.keywords | Seguridad | |
| dc.subject.keywords | Criminalidad | |
| dc.subject.keywords | Prevención | |
| dc.description.abstractenglish | This study aimed to analyze criminality in the Department of Córdoba during the period 2021-2024, using historical data obtained from reliable public sources, such as official reports from the Ministry of National Defense and reports from regional media outlets such as El Heraldo, El Meridiano, La Razón, and El Universal. Through the analysis of criminal patterns, it sought to identify recurring behaviors that would allow for the generation of early warnings, thus contributing to improving the management of public security in the region. To achieve this, advanced predictive analysis techniques were employed, including supervised and unsupervised learning models, time series analysis, and spatial analysis. These methods allowed for the identification of high-risk areas and the anticipation of criminal behaviors, providing a precise view of the distribution and evolution of criminality.
This analysis aims to fill the existing gap in the prediction and visualization of criminality in Córdoba, offering local authorities a tool that facilitates informed decision-making in public security matters. It is expected that the results of the study will contribute to the implementation of more effective preventive strategies, thereby improving resource management and security policies in the region. | |
| dc.subject.category | Ciencia de datos y analítica | |