Integrantes Grupo 2

            Angela Rosales Rodríguez
            Santos Daniel Quiroz Ibáñez
            Renán Alfonso Abarca Torres
            Kevin Mitchel Chuquilin Vallejos
            Cesar Gonzales Tuanama


Resumen—Este estudio se centra en el análisis y segmentación de sitios arqueológicos en Perú, utilizando técnicas de agrupamiento para comprender mejor el comportamiento turístico. Se emplea información del Sistema de Registro de Visitantes (SISMUS) del Ministerio de Cultura del Perú, comparando la efectividad de tres algoritmos: K-Means, DBSCAN y Clústering Jerárquico. La evaluación de los resultados se basa en métricas como la inercia, el índice de silueta y el índice de Davies-Bouldin, además de considerar la interpretabilidad de los resultados. El estudio destaca la importancia del preprocesamiento de datos y analiza la eficiencia computacional de cada algoritmo. Para esto se propone un análisis profundo de los resultados, incluyendo la interpretación de los clústeres y la comparación con otros estudios. El estudio aporta una herramienta valiosa para la comprensión del turismo cultural en Perú, permitiendo una segmentación precisa de los sitios arqueológicos y el desarrollo de estrategias de marketing más efectivas. También se identifica la utilidad de la segmentación para una gestión integral de los sitios arqueológicos, ya que la información obtenida puede ser utilizada para el desarrollo de estrategias de marketing personalizadas, la planificación de la infraestructura adecuada, la gestión de la afluencia de visitantes, la creación de programas educativos más efectivos, la evaluación del impacto turístico y la orientación de la investigación arqueológica hacia áreas de mayor interés para el público.

Nombre del Articulo: Modelo Supervisado para Predecir la probabilidad de que un afiliado al SIS pertenezca al régimen de financiamiento subsidiado o semicontributivo

Miembros del equipo:

• Angela Rosales Rodríguez

• Santos Daniel Quiroz Ibáñez

• Renán Alfonso Abarca Torres

• Kevin Mitchel Chuquilin Vallejos

• Cesar Gonzales Tuanama

Resumen:

Este ensayo examina un conjunto de datos abierto que contiene información sobre los afiliados al Seguro Integral de Salud (SIS) en estado activo en Perú. Se realiza un análisis exploratorio de datos para comprender la distribución geográfica de los afiliados, sus características demográficas, los tipos de seguro más comunes y la cobertura financiera asociada. Además, se propone un modelo de clasificación para predecir la probabilidad de que un afiliado pertenezca al régimen de financiamiento subsidiado o semicontributivo, utilizando variables como edad, sexo, región, tipo de documento de identidad y plan de seguro. El análisis de este conjunto de datos puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en salud pública, la optimización de recursos y el diseño de intervenciones focalizadas. El desarrollo de modelos predictivos, como el propuesto, puede contribuir a la personalización de la atención y la mejora en la eficiencia del sistema de salud peruano.

Dataset

Url: https://www.datosabiertos.gob.pe/datase ... l-de-salud