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Minera de Datos en las Empresas. Metodologa y Algoritmos 10 de noviembre de 2011 CONGRESO NACIONAL DE TECNOLOGIAS IXTAPA ZIHUATANEJO ngel Kuri Morales [email protected]. Minera de Datos La minera de datos consiste en buscar relaciones interesantes entre objetos de bases de datos muy grandes. Tpicamente del orden de los terabytes. Prembulo Algunas de las ideas que se van a …

reglas de asociación espacial, generadas a partir del procesamiento con las clases de WEKA y la representación geográfica de estas reglas empleándose la plataforma SIG gvSIG. Con el empleo de este módulo se logra obtener un mejor conocimiento de las relaciones que existen entre los datos analizados, siendo importante para el proceso de toma de

Jul 18, 2004· Lo sentimos, pero el artículo Plantilla de PowerPoint - concepto de minería de bitcoin id 53791 con el precio de Free no tiene descripción disponible todavía. El …

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Presentacion data mining (mineria de datos)- base de datos 1. Minería de Datos Base de Datos I 2. Minería o exploración de datos es un campo de la ciencia de computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.

Bases de datos relacionales Bases de datos multidimensionales (DW) Bases de datos transaccionales Series temporales, secuencias y data Series temporales, secuencias y data streamsstreams Datos estructurados (grafos, redes sociales) Datos espaciales y espaciotemporales Textos e hipertextos (p.ej. Web) Bases de datos multimedia (p.ej. Imágenes) 1199

La descripci´on acad´emica intuitiva de Fayyad (1996) 1. Selecci´on de los datos a tratar, 2. Preproceso, 3. Transformaci´on, 4. Modelado, construcci´on de modelos o patrones, 5. Evaluaci´on, interpretaci´on, “despliegue” de decisiones en base a los resultados. La expresi´on miner´ıa de datos a …

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Solución # 2: Análisis de victorias / derrotas Construir modelo de segmentación de clientes con el algoritmo de clustering. Los datos de entrada recogidos de varias fuentes: Almacenes de datos Bases de datos transaccionales Utiliza herramientas de minería de datos en SSAS, la minería de datos para Excel y Data Explorer.

Además de ello, se proponen veinte casos prácticos que son resueltos de manera didáctica con técnicas como los árboles de decisión, las redes neuronales, los clústeres, las series temporales, las reglas de asociación y dependencia, la validación de datos erróneos, y la integración y partición de datos.

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Unidad 5. 12 La metodología CRISP-DM Comprensión del negocio (Objetivos y requerimientos desde una perspectiva no técnica) Comprensión de los datos (Familiarizarse con los datos teniendo presente los objetivos del negocio) Preparación de los datos (Obtener la vista minableo dataset) Modelado (Aplicar las técnicas de minería de datos a los dataset)

De un modo sencillo podemos definir la minería de datos como un conjunto de técnicas encaminadas al descubrimiento de la información contenida en grandes conjuntos de datos. Se trata de analizar comportamientos, patrones, tendencias, asociaciones y otras características del conocimiento inmerso en los datos.

Mar 11, 2008· Los datos de una organización habitualmente están almacenados en muchos sitios: base de datos de un ERP, de un CRM, hojas de cálculo de los comerciales y/o de los contables, una pequeña aplicación para controlar el stock en el almacén, etc. Por este motivo, la primera tarea que debemos emprender es determinar cuáles son los datos más ...

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Esta presentación contiene información de la utilización de algoritmos como JRIP, RIDOR y J48 en minería de datos, específicamente en la predicción de la tendencia del uso de servicios excequiales de la funeraria "La Esperanza", con el fin de determinar si se implentan o no las características con mayor preferencia y si se crea una nueva sucursal, conclusiones que se presentan al final ...

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Mar 29, 2010· Proceso de la Minería de Datos es el proceso de aplicar a una determinada base de datos las operaciones requeridas de selección, exploración, muestre, transformación y métodos de modelado para extraer los patrones y posteriormente evaluarlos para identificar el conjunto de ellos que representaran el conocimiento.