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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Identificación de perfiles de los jefes del hogar en el Perú utilizando métodos no supervisados en machine learning
Identificación de perfiles de los jefes del hogar en el Perú utilizando métodos no supervisados en machine learning
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Re: Identificación de perfiles de los jefes del hogar en el Perú utilizando métodos no supervisados en machine learning
Excelente trabajo de investigacion
Re: Identificación de perfiles de los jefes del hogar en el Perú utilizando métodos no supervisados en machine learning
Estudio recomendado y para continuar investigando!