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Title: Minería de datos aplicada a la detección de patrones de reclamos del servicio de agua potable en la ciudad de Guayaquil.
Authors: Vera Letamendi, María Mercedes
metadata.dc.contributor.advisor: Cornejo Gómez, Galo Enrique
Keywords: MINERÍA DE DATOS;BASES DE DATOS;METODOLOGÍA KDD;SISTEMAS INFORMÁTICOS;PATRONES;ATENCIÓN AL CLIENTE
Issue Date: 8-Mar-2018
Publisher: Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Abstract: The present research work called "Data mining applied to the detection of complaint patterns of the drinking water service in the city of Guayaquil" makes a diagnosis in favor of the EMAPAG EP's Customer Service Office, regarding the Appeal - Third Instance with the purpose of applying the KDD methodology (Discovery of Knowledge in Database) to discover a valid, useful and understandable predictive model that specifies patterns according to the information; using the KNIME tool as a technological platform within the research and execution of classification algorithms based on artificial intelligence such as: decision tree, naive bayes and weka j48 that satisfy the needs of the case study objectives based on the data provided by the entity. The problem to solve goes hand in hand with the fulfillment of the main objective of the entity the service to the community of the City of Guayaquil supervising the operator Interagua Cía. Ltda., In the performance of its functions as a private entity to the sectors that use the city's Drinking Water and Sewage service, EMAPAG EP, looks for the satisfaction of users through this objective to have a relevant growth in the public sector Within the process of Customer Service, one of the most relevant variables in the time that the claims analyst uses to solve the different cases presented by users. It should be noted that these data are the raw material used in the KDD methodology. The study of this investigation is to determine patterns with respect to the states of the resolutions that are handled in the head office such as: Revoke, Confirm and Partially Revoke, results that depend on the relevant variables of the process; performing a data analysis.
Description: El presente trabajo denominado “Minería de datos aplicada a la detección de patrones de reclamos del servicio de agua potable en la ciudad de Guayaquil” realiza un diagnóstico a la Jefatura de Atención al Usuario de la EMAPAG EP, respecto al proceso de Recurso de Apelación – Tercera Instancia con la finalidad de la aplicación de la metodología KDD (“Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos”) para descubrir un modelo predictivo válido, útil y entendible que especifiquen patrones de acuerdo a la información; utilizando la herramienta KNIME como plataforma tecnológica dentro de la investigación y la ejecución de los algoritmos de clasificación fundamentados en inteligencia artificial como: árbol de decisión, naive bayes y weka j48 que satisfacen las necesidades dependiendo de los objetivos del caso de estudio en base a los datos proporcionados por la entidad.El problema a resolver va de la mano con el cumplimiento del objetivo principal de la entidad el servicio a la comunidad de la Ciudad de Guayaquil; supervisando a la operadora Interagua Cía. Ltda., en el desempeño de sus funciones como ente privado a los sectores que utilizan el servicio de Agua Potable y Alcantarillado de la ciudad, la EMAPAG EP, busca la satisfacción de los usuarios y a través de este objetivo tener un crecimiento relevante en el sector público. Dentro del proceso de Atención al Usuario, una de las variables más relevantes es el tiempo que la analista de reclamos emplea para dar solución a los diferentes casos presentados por los usuarios. Cabe recalcar que estos datos son la materia prima que se utilizan en la metodología KDD. El estudio de esta investigación es para determinar patrones respecto a los estados de las resoluciones que se maneja en la jefatura como: Revocar, Confirmar y Revocar Parcialmente, resultados que dependerán de las variables relevantes del proceso; realizándose un análisis de los datos.
URI: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/10011
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