VI Taller Internacional de Matemática Computacional
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Una visión general sobre la cienciometría y la evaluación de la ciencia
Dr.C Yunwei Chenoct.. 15
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín Zambranooct.. 15
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo Sandovaloct.. 15
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Metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento
Mónica Gabriela Cháchalo Sandovaloct.. 15
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque Toapantaoct.. 15
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Modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos
Juan Sebastián Michilena Echeverríaoct.. 15
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Modelado matemático difuso para analizar los factores determinantes en la elección de servicios odontológicos privados en Ecuador
Sol Elizabeth Altamirano Povedaoct.. 15
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Modelo computacional para la evaluación del desarrollo de competencias de redacción académica en la asignatura Unidad de Integración Curricular
Jean Ramosoct.. 15
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Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua
Karen Gissel Guerrero Tobaroct.. 15
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Sistema inteligente para la detección y clasificación de vulnerabilidades en aplicaciones Android usando Minería de Datos y Algoritmos Supervisados
Fausto Alberto Viscaino Naranjooct.. 15
El presente estudio desarrolla un modelo computacional de analítica de datos aplicado a los delitos contra la propiedad registrados en la Zona 1 del Ecuador (Esmeraldas, Carchi, Imbabura y Sucumbíos) durante el período 2014–2024. A través de la implementación de la herramienta Power BI, se diseñó una arquitectura analítica que permitió la extracción, depuración, modelado y visualización interactiva de datos provenientes del ECU911, la Fiscalía y la Policía Nacional. El modelo emplea expresiones DAX para el análisis de relaciones temporales y espaciales, integrando mapas de calor, series de tiempo y segmentaciones dinámicas. La metodología adoptó un enfoque mixto: cuantitativo, al procesar más de 28.000 registros de denuncias, y cualitativo, mediante entrevistas a fiscales y oficiales policiales. Los resultados indican que los robos a domicilio representan el 41,6% del total de delitos contra la propiedad, con mayor concentración en zonas urbanas de Esmeraldas e Ibarra. Además, solo el 30% de las víctimas denuncia los delitos, lo que revela una brecha crítica en la percepción de seguridad. El modelo permitió identificar patrones horarios (mayor incidencia entre las 18h00 y 22h00) y zonas críticas, facilitando la priorización de operativos. La validación del sistema se realizó comparando predicciones de zonas críticas con datos del primer trimestre de 2024, obteniendo una precisión del 87,4%. Se concluye que herramientas como Power BI potencian la toma de decisiones basada en datos, aunque se enfrentan a desafíos como la calidad de la información y la resistencia institucional. Se recomienda fortalecer la capacitación analítica de los funcionarios y promover la interoperabilidad de bases de datos entre instituciones.