Minería de datos en la encuesta permanente de hogares 2009, universidad nacional del litoral, argentina

  • Denis Lizazo Torres Sistema de Monitoreo Social del Litoral. Secretaría de Extensión. Universidad del Litoral Santa Fé, Argentina.
  • Roberto Delfor Meyer Sistema de Monitoreo Social del Litoral. Secretaría de Extensión. Universidad del Litoral Santa Fé, Argentina.
  • Verena Torres Cárdenas Departamento de Biomatemática. Instituto de Ciencia Animal. Ministerio de Educación Superior. San José de las Lajas, La Habana, Cuba.
Palabras clave: Data Mining, Weka, Classify Algorithms, Survey.

Resumen

En este trabajo se aplicó por primera vez la Minería de Datos a la información generada por la Encuesta Permanente de Hogares del año 2009, del Observatorio Social de la Universi-dad del Litoral en Santa Fe, Argentina. El objetivo fue utilizar algoritmos de clasificación que poseen enfoques descriptivos, y es una de las tareas más utilizada en Minería de Datos para obtener nuevos conocimientos sobre la familia santafecina. La base de datos fue confeccio-nada con la información en el relevamiento de 2009, denominado Onda 2009, y se procesó con el software de minería de datos Weka 3.6.2. Los algoritmos de clasificación que mejores resultados aportaron fueron: ZeroR, Ridor y J48, pertenecientes a los grupos de Reglas y Árboles de Decisión, siendo el algoritmo de clasificación J48 el que mejor clasifica a la En-cuesta Permanente de Hogares 2009 del Observatorio Social de la Universidad Nacional del Litoral.

In this work it was applied the Data Mining for the first time, to the information generated by the Permanent Survey of Homes of the year 2009, of the Social Observatory of the University of the Litoral in Santa Fe, Argentina. The objective was to use classification algorithms that possess descriptive focuses and it is one of the tasks more used in Data Mining, to obtain new knowledge on the family of Santa Fe. The database was made with the information of the Permanent Survey of Homes of the year 2009 and it was processed with the software of data mining Weka 3.6.2. The classification algorithms that better results contributed were: ZeroR, Ridor and J48, belonging to the groups of Rules and Trees of Decision, being the classifica-tion algorithm J48 the one that better it classifies to the Permanent Survey of Homes 2009, of the Social Observatory of the National University of the Litoral.

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Publicado
2011-04-30
Sección
Artículos

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