Apaza-Luque, MarilunaManotupa-Gil, JuanSalas-Flores, FidelSulla-Torres, José2018-12-172022-04-042018-12-172022-04-042018-09978-0-9993443-1-62414-6390http://laccei.org/LACCEI2018-Lima/meta/FP209.htmlhttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2018.1.1.209https://axces.info/handle/10.18687/2018102_209En este artículo se presenta el análisis de los datos de una cochera para vehículos ligeros y pesados con el fin de extraer la información suficiente que nos permita gestionar el aparcamiento y sea capaz de predecir el número de plazas libres en un determinado día, así como encontrar los clientes potenciales. Esto se realizó utilizando la metodología de KDD, para la minería de datos usamos las herramientas WEKA, KEEL y Matlab que nos proporcionan diferentes algoritmos como J48, Bayes BayesNet, KNN-C, DT_GA-C y GANN-C para hacer la evaluación. Como resultado se clasificó los posibles clientes potenciales que tiene la empresa y además se obtiene mejor resultado con el algoritmo J48 que se obtuvo 90.43% de exactitud y con un porcentaje de error del 0.4553 utilizando el algoritmo GANN-C.EnglishLACCEI Licensehttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/EstacionamientoGestión de espaciolientes potencialesMinería de datosLógica difusaAlgoritmos evolutivosArticle