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Ponencia
 

Corrección de datos imperfectos en bases de datos múltiples, anómalas, abiertas y públicas mediante aprendizaje automático


Por:
Sottile, Antonio Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
Cavaller, Daniel Guillermo Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
Sosa, Héctor Nicolás Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
Silva, Diego Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
Ortega Yubro, Cristian Darío Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas
Azcurra, Norma Lidia Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas

Publicado en: 2018

Este trabajo forma parte del evento:
Jornadas de la Facultad de Ciencias Económicas de la UNCuyo (2º digitales : 2018 : Mendoza, Argentina)
Jornadas de Ciencias Económicas 2018

Realizado en la fecha: 29, 30 y 31 de agosto de 2018
Parte de la mesa:


Resumen:

El propósito de la presente investigación, es el desarrollo teórico del análisis causal de las anomalías de los datos, teniendo en cuenta el gran volumen de datos que existen en la Administración Pública, especialmente en las administraciones tributarias, demostrando que los procesos metodológicos de la Minería de Datos y Aprendizaje Automático contribuyen a evidenciar indicios de ilícitos y hechos de corrupción, a través de la aplicación de algoritmos. Objetivos: • Detectar anomalías en los datos provenientes de bases de datos múltiples, y las inconsistencias de los datos no tradicionales, sean de origen interno y de origen externo a la organización, en este caso, una Administración Tributaria; • Analizar las causales de las anomalías y clasificarlas, segregando aquellas causales que manifiesten indicios de ilícitos y hechos de corrupción, del resto de las causales de las imperfecciones en los datos de las bases de datos múltiples y en los datos no tradicionales; • Corregir solamente las anomalías en los datos que puedan aseverarse que su causal de inconsistencia no responde a indicios de ilícitos y hechos de corrupción, para lograr la mayor calidad de los datos bajo análisis con el propósito de garantizar optimizar los modelos, en virtud de los objetivos planteados para la Minería de Datos; • Utilizar el conocimiento adquirido de la aplicación de los modelos, para inducirlo en los procesos metodológicos del Aprendizaje Automático, y redefinir los procesos y procedimientos de la organización de una Administración Tributaria, con los procesos metodológicos de la Minería de Procesos, como segunda instancia.



Disciplinas:
Ciencias sociales


Palabras clave :
Anomalía de los datos - Aprendizaje automático - Minería de datos - Corrección de datos


Descriptores:
BASES DE DATOS - ADMINISTRACIÓN PÚBLICA - CORRECCIÓN DE ERRORES




Cómo citar este trabajo:


Sottile, Antonio; Cavaller, Daniel Guillermo; Sosa, Héctor Nicolás; Silva, Diego; Ortega Yubro, Cristian Darío; Azcurra, Norma Lidia. (2018). Corrección de datos imperfectos en bases de datos múltiples, anómalas, abiertas y públicas mediante aprendizaje automático.
Ponencia Mendoza, .
Dirección URL del informe: /11906.
Fecha de consulta del artículo: 26/10/20.
 
 


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