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International Conference on Data Mining and Big Data

DMBD 2018: Data Mining and Big Data pp 168–178Cite as

Hierarchical Ascending Classification: An Application to Contraband Apprehensions in Colombia (2015–2016)

Part of the Lecture Notes in Computer Science book series (LNISA,volume 10943)

Abstract

An empirical study of ex post facto type was carried out using, as a primary source, the database of the Direction of Management of Control of the Subdirector of Management of Customs Control in the Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN) of Colombia and applying the hierarchical ascending classification of contraband apprehensions in Colombia (2015–2016), in order to review the effectiveness of the law 1762 2015. The large amount of data was worked using data mining techniques such as: conglomerates and clustering. Through this method, it was possible to identify six conglomerates that explain 97.14% of the data variability. Similar behaviors were identified in some areas such as the border with Venezuela, the southern border of Colombia, but not in coastal areas. Because it is common that the quantities apprehended does not have a direct relationship with the value of the same, it is necessary to identify if this situation is due to a change in the typology of contraband products, the effect of the exchange rate, or deficiencies in the valuation techniques.

Keywords

  • Contraband
  • Apprehensions
  • Inspection
  • Piracy
  • Open contraband
  • Technical contraband
  • Cluster analysis
  • Hierarchical ascending classification
  • Conglomerates
  • Clustering

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  • DOI: 10.1007/978-3-319-93803-5_16
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Fig. 1.

Source: own elaboration using Philcarto based on data from the Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales [6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17].

Fig. 2.

Source: own elaboration using Philcarto based on data from the Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales [6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17].

Fig. 3.

Source: own elaboration.

Fig. 4.

Source: own elaboration using Philcarto based on data from the Directorate of Taxes and National Customs [6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17].

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Authors and Affiliations

  1. Fundación Universitaria Konrad Lorenz, Bogotá, Colombia

    Jenny-Paola Lis-Gutiérrez & Mercedes Gaitán-Angulo

  2. Armada Nacional, Bogotá, Colombia

    Harry Ernesto Reyna-Niño

  3. Universidad de la Costa, Barranquilla, Colombia

    Amelec Viloria

  4. Universidad Central, Bogotá, Colombia

    Jairo Enrique Santander Abril

Authors
  1. Jenny-Paola Lis-Gutiérrez
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  2. Harry Ernesto Reyna-Niño
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  3. Mercedes Gaitán-Angulo
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  4. Amelec Viloria
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  5. Jairo Enrique Santander Abril
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Corresponding author

Correspondence to Jenny-Paola Lis-Gutiérrez .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. Peking University, Beijing, China

    Ying Tan

  2. Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China

    Yuhui Shi

  3. Tongji University, Shanghai, China

    Qirong Tang

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Lis-Gutiérrez, JP., Reyna-Niño, H.E., Gaitán-Angulo, M., Viloria, A., Enrique Santander Abril, J. (2018). Hierarchical Ascending Classification: An Application to Contraband Apprehensions in Colombia (2015–2016). In: Tan, Y., Shi, Y., Tang, Q. (eds) Data Mining and Big Data. DMBD 2018. Lecture Notes in Computer Science(), vol 10943. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93803-5_16

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