Minería de Datos en el estudio de comorbilidades relacionadas a las defunciones ocurridas por COVID-19 en la CDMX durante el 2020.
Palabras clave:
Algoritmo J48, Análisis de Datos, Decision Table, JRip, Proceso KDDResumen
En el presente trabajo, se identificaron las comorbilidades relacionadas con las defunciones ocurridas en el 2020 en la Ciudad de México (CDMX), durante la pandemia por Covid-19. Se analizaron 68 750 datos respecto a las variables: Alcaldía, Causa de Defunción, Edad, Escolaridad y Sexo, mediante la aplicación de los algoritmos J48 (tree), Decision Table (rules) y JRip (rules), en el software de código abierto WEKA y con el empleo de la metodología de Minería de Datos, KDD “Knowledge Discovery in Databases”. Únicamente se consideraron las enfermedades renales, cáncer, hipertensión y diabetes. Obteniendo como resultados, que las comorbilidades a las que se les atribuye la cantidad mayoritaria de defunciones suscitadas por Covid-19, corresponden a diabetes y cáncer, específicamente en hombres mayores de 64 años.