Análisis de tendencias y hallazgos de patrones de comportamiento de las remuneraciones para el personal que labora en el Ejército Ecuatoriano utilizando algoritmos y técnicas de minería de datos aplicado a la industria de Defensa Nacional


Abstract:

Este documento de investigación presenta proyecciones de sueldos del personal militar según el grado en forma individual y total; valiéndose de la información de remuneraciones histórica del año 2007 hasta el 2015; lo que ha permitido a través de la utilización de técnicas de minería de datos como la regresión lineal y las redes neuronales comparar la que mejor se aproximaba a la realidad; permite generar proyecciones de salarios del año 2016 para comprobar los mismos con información real y a su vez realizar las proyecciones de salario del año 2017 y 2018; ayudando de esta forma en la generación de proyección de salarios para futuros años; para lograr esto en el primer capítulo se detalla el problema que existía para proyectar salario y se establece los objetivos a conseguir; en el segundo capítulo se describe el fundamento teórico de minería de datos con las técnicas y se detalla la metodología KDD que se aplicó en la investigación; en el tercer capítulo se analiza la base de datos de remuneraciones del personal militar utilizando el modelo físico y lógico de acuerdo a las tablas que fueron necesarios en nuestra investigación para generar modelos utilizando regresión lineal y redes neuronales a fin de determinar el modelo que realmente permita realizar la proyección del salario; en el capítulo 4 se presenta un informe a detalle de los resultados presentados por los modelos de regresión lineal y redes neuronales; En el último capítulo se presentó las conclusiones y recomendaciones a las que se ha llegado.

Año de publicación:

2017

Keywords:

  • METODOLOGÍA KDD
  • Redes Neuronales
  • BASE DE DATOS
  • Regresion Lineal
  • REMUNERACIONES - PERSONAL MILITAR

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Master Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Minería de datos
  • Algoritmo

Áreas temáticas:

  • Ciencia militar
  • Métodos informáticos especiales
  • Dirección general