Este estudio tiene como objetivo identificar y analizar los perfiles económicos de los jefes de hogar en Perú, abarcando el periodo de 2022 hasta el primer trimestre de 2024, utilizando técnicas avanzadas de Machine Learning. A través del análisis de datos provenientes de la Encuesta Permanente de Empleo Nacional (EPEN) del INEI. Utilizando la metodología CRISP-DM y herramientas de análisis como Weka y Python, se emplearon algoritmos de aprendizaje no supervisado como K-means y DBSCAN, para segmentar los perfiles en función de variables demográficas, laborales y educativas. Los resultados obtenidos ofrecen una visión detallada sobre las características socioeconómicas de los hogares peruanos, facilitando la identificación de aquellos en riesgo de insuficiencia económica y permitiendo la implementación de políticas públicas más efectivas. Las conclusiones del estudio subrayan la importancia de la educación y la formalización laboral como factores clave para mejorar la calidad de vida de los hogares peruanos.

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Excelente trabajo