Determinación de perfiles delictivos en el estado de Jalisco utilizando WEKA a través de minería de datos

El uso de la minería de datos en diversos aspectos es muy útil para identificar patrones así como para ayudar en la toma de decisiones, y la perfilación de delitos no es la excepción, en este trabajo se presenta el análisis realizado en la Dirección de Prevención Social en la Fiscalía General del Estado de Jalisco, en donde uno de las puntos centrales es minimizar los delitos, dentro de los cuales se encuentran: robo a vehículo, robo a casa habitación, robo a negocio y robo a transeúnte. El proceso seguido fue determinar primero qué tipos de delitos eran propicios para iniciar el análisis, lo cual dio pauta para continuar con exploración de los datos así como con la limpieza de los mismos, lo que permitió seguir con el análisis por medio de la herramienta WEKA, haciendo uso de los algoritmos Random Forest, K Means y A Priori. La información obtenida fue precisa y contundente, permitió identificar que el rango de edades de victimarios está entre 27 y 40 años; se definió que Guadalajara y Zapopan son las ciudades más propensas a tener un mayor número de delitos; los hombres son más proclives a ser atacados. Lo anterior ayudó a generar estrategias para reducir este tipo de delitos. El análisis realizado no es extenso a todos los tipos de delitos por lo que se espera complementar estos resultados con los delitos faltantes, de esta manera tener un perfil más completo para definir estrategias que ayuden a minimizar los ataques con el objetivo de mantener la seguridad en la sociedad.