Encontrar las características, de los diferentes tipos de de agresión registrados desde el 1 de enero de 2015 hasta septiembre de 2018, el en la ciudad de Denver.
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%Adaptado de
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\begin{document}
\title{Denver crime Data}
\author{Carlos Mendez,~\IEEEmembership{}
Juan Bonilla,~\IEEEmembership{}
y Jorge Sarmiento,~\IEEEmembership{}% <-this % stops a space
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\markboth{Mineria de Datos correspondiente - 2019 - 12}{}
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\maketitle
\begin{abstract}
Encontrar las características, de los diferentes tipos de de agresión registrados desde el 1 de enero de 2015 hasta septiembre de 2018, el en la ciudad de Denver.
\end{abstract}
\section{Introducción}
\IEEEPARstart En este ejercicio lo primero que se hizo fue mostrar el recuento semanal de los tipos de mas frecuentes de crimenes en la ciudad de denver, en un lapso de tiempo de 3 años (2015-2018), con el codigo descrito mas adelante encontramos, que durante este tiempo el top 5 de las agresiones, esta encabezada por accidentes de trafico, con mas de 45 porciento, seguido de robos,desorden publico, hurtos y robo de vehiculos, con el 10,4,2 y 2 prociento respectiamente, a continuacion explicaremos como fueron obtenidos estos resultados.
\section{Objetivos}
Realizar la medicion del dataset(crimen en denver) y con estos datos obtener la tendencia, media, mediana y moda, asi mismo categorizar y analizar los mas tipos de agresiones mas frecuentes en esta ciudad.
\section{Desarrollo}
Inicialmente se descargo e instalo el software Anaconda, con version phyton 3.7, una vez lo ejecutamos procedimos a usar el Spyder, para analizar el dataset,esto es debido a que este software nos permite trabajar en un entorno local, el jupyter es mas entorno web, para obervar el el dataset correspondiente de este analisis, lo pueden observar https://www.kaggle.com/paultimothymooney/denver-crime-data.
Las variables mas importantes que tomamos, fue la el OffenseTypeId esto debido a que nos muestra los porcentajes y los tipos de muertes mas frecuentes.
\includegraphics[width=0.50\textwidth]{Imagenes/imagen1.png}
\includegraphics[width=0.50\textwidth]{Imagenes/imagen2.png}
Por otra parte las otras dos variables claves para este analisis fueron OffenseCategroId y FirstOcurrence en donde nos muestra mas cageorias y desde cuento se empieza a presentar estas agresiones.
\section{Resultados}
Se presenta un total de 93.526 agresiones en la ciudad de Denver. El promedio es de 497 agresiones, la mediana de estos datos es de 49. La cantidad de veces que mas se repite una agresión es de 1 vez por cada agresión.
Resultados:
Media: 497
Mediana: 49
Moda: 1
Cuartil: 1147
El cálculo de los datos se realizó en Python 3 con el siguiente codigo:
\includegraphics[width=0.50\textwidth]{Imagenes/imagen3.png}
\section{Conclusiones}
Para finalizar, segun los datos obtenidos y analizados, se encuentra que en denver, las agresiones con mas indice son los accidentes, sin embargo el promedio de cualquier tipo de estas agresiones es de 497, lo que quiere decir que esta dispersion o estos hechos, cualquier del top 5 de agresiones son frecuentes a diario.
\begin{thebibliography}{1}
\bibitem{City and County of Denver, Denver Police Department / Data Analysis Unit}
City and County of Denver, Denver Police Department / Data Analysis Unit \emph{City and County of Denver, Technology Services / DenverGIS Data \LaTeX}, 1.0.2827\
\end{thebibliography}
\end{document}