13 1 
Home Page  

  • SciELO

  • Google
  • SciELO
  • Google


Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación

 ISSN 2027-8306 ISSN 2389-9417

MAESTRE-GONGORA, Gina; ACUNA-CASTELLANOS, Camilo Andrés; LONDONO-BEDOYA, Edwar    GARCIA-GARCIA, Sergio. Análisis de datos sobre los hurtos en la ciudad de Medellín desde un enfoque descriptivo. []. , 13, 1, pp.173-184.   03--2023. ISSN 2027-8306.  https://doi.org/10.19053/20278306.v13.n1.2023.16059.

^a

Este artículo tiene por objetivo identificar las tendencias y patrones de hurto en la ciudad de Medellín en el periodo 2014-2020, usando datos abiertos de gobierno. Se utiliza como metodología la inteligencia de negocios para el análisis de datos descriptivo. Se analizan variables como barrios, modalidades, tipo de hurto y se realiza la predicción de la variable modalidad de hurto. Los resultados muestran que históricamente el segundo semestre del año tiene la mayor tendencia de incidencias, donde la mayoría de robos suceden en los lugares públicos con un 60% sin el uso de armas. Se identificó que, debido a la pandemia de COVID, las tendencias históricas presentaron alteraciones notables, pero una vez levantadas las restricciones, estas retomaron las tendencias de alzas en robos en las condiciones de prepandemia. Se concluye que el análisis de datos abiertos brinda información relevante para la toma de decisiones de los ciudadanos.

^les^a

This article aims to identify trends and patterns of theft in the city of Medellin in the period 2014-2020, using open government data. The methodology used is business intelligence for descriptive data analysis. Variables such as neighborhoods, modalities, type of theft, and the prediction of the theft modality variable are analyzed. The results show that historically the second half of the year has the highest trend of incidences, where most thefts occur in public places 60% without the use of weapons. It is shown that due to the COVID pandemic, historical trends showed significant changes, but once the restrictions were lifted, they resumed the trends of increases in thefts in pre-pandemic conditions. It is concluded that the use of open data analisys gives information to improve the decision-making of the citizens.

^len

: .

        · | |     · |     · ( pdf )