Este documento describe un proyecto que aplica técnicas de minería de datos para detectar enfermedades cardiovasculares mediante el análisis de resultados clínicos de pacientes. El objetivo es transformar y analizar un conjunto de datos de salud para identificar posibles pacientes con enfermedades cardiovasculares y validar el conocimiento extraído. Se utilizará la metodología CRISP-DM y herramientas de minería de datos para preparar, modelar, evaluar y comparar los datos con el fin de obtener resultados que permitan desarroll
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Proyecto nro 2 caso de estudio enfermedades cardiovasculares
1. APLICACIÓN DE
TÉCNICAS DE MINERÍA
DE DATOS PARA LA
DETECCIÓN DE
ENFERMEDADES
CARDIOVASCULARES
GRUPO 4
YUCRA MIRANDA
YENNY YANETH
PEREZ FIERRO
DANIEL
SALAS QUISPE
FRANKLIN
GODOY CACERES
JORGE JHONNY
DOCENTE: ING. DAVID MENDOZA GUTIERREZ
2. Contos
o
Pharmaceuticals
IDENTIFICACIÓN DEL
PROBLEMA
Este proyecto nace como una alternativa para conocer los hábitos de salud de las
personas, que permitan posteriormente desarrollar medidas de prevención para las
enfermedades cardiovasculares. Es por este motivo que se requiere aplicar las Técnicas
de Minería de datos el cual permita realizar de manera sencilla el análisis de los
resultados clínicos.
3. Contos
o
Pharmaceuticals
Aplicar las Técnicas de Minería de datos el
cual permita realizar de manera sencilla el
análisis de los resultados de los pacientes que
puedan tener una enfermedad cardiovascular.
OBJETIVOS
4. Contos
o
Pharmaceuticals
OBJETIVOS
● Transformación del conjunto de datos
● Selección y aplicación de la técnica de
minería de datos que permita descubrir
los posibles enfermos.
● Extracción y validación del
conocimiento seleccionado
● Interpretación y evaluación de los
datos
● Identificar el modelo del proyecto
que se quiere analizar
● Selección de conjuntos de datos de la
base de datos
● Análisis y procesamiento a la
propiedad de los datos
6. Contos
o
Pharmaceuticals
Único
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Innovador
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Probado
Integer convallis
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Auténtico
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página 6
METODOLOGÍA CRISP-DM
7. Contos
o
Pharmaceuticals
COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO
• Determinar los objetivos del
negocio.
• Evaluación de la situación.
• Determinar los objetivos de
la minería de datos.
• Realizar el plan de proyecto.
página 7
10. Contos
o
Pharmaceuticals
PREPARACIÓN DE LOS DATOS
• Seleccionar datos.
• Limpiar los datos.
• Construir los datos.
• Integrar los datos.
• Formateo de datos.
página 10
MODELADO
• Escoger la tecnica de
modelado
• Generar el plan de prueba.
• Construir el modelo
• Evaluar el modelo
11. Contos
o
Pharmaceuticals
EVALUACION
• Evaluar los resultados.
• Revisar el proceso.
• Determinar los próximos
pasos.
página 11
DESPLIEGUE
• Planear la implantación.
• Planear la monitorización y
mantenimiento.
• Producir el informe final.
• Revisar el proyecto.
