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itaEste documento describe los pasos principales del proceso de minería de datos, incluyendo la preparación de datos, la extracción de modelos predictivos y descriptivos mediante algoritmos como árboles de decisión y reglas de asociación, y la evaluación e interpretación de los resultados.
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Clustering Jerarquico
Este documento describe el clustering jerárquico, un método de análisis de grupos que construye una jerarquía de grupos agrupando elementos de manera sucesiva. Explica que existen dos enfoques principales: aglomerativo, que comienza con tantos grupos como elementos y los va uniendo; y divisivo, que comienza con todos los elementos en un grupo y los va dividiendo. Además, incluye un ejemplo de clustering jerárquico en R sobre comunidades autónomas españolas.
Técnicas y Modelos de Mineria de Datos
La minería de datos involucra el análisis automático de grandes cantidades de datos para identificar patrones desconocidos. Una tarea común es la clasificación, que empareja datos a grupos predefinidos para encontrar modelos que describan y distingan clases para predicciones futuras. Algunas técnicas comunes son los árboles de decisión, el análisis de enlaces y las redes neuronales artificiales.
Minería de datos y textos
El documento describe la minería de datos y de textos. Explica que la minería de datos es el proceso de identificar patrones válidos y útiles en grandes volúmenes de datos mediante técnicas matemáticas. El análisis manual es caro y lento, por lo que se necesitan estas técnicas. La minería de textos se aplica específicamente a datos no estructurados como documentos, con el fin de organizar y clasificar su contenido. El proceso general de minería de datos se conoce como KDD y consta de
Clustering
El documento describe los métodos de análisis de cluster o agrupamiento, que agrupan casos con características similares. Existen métodos jerárquicos y no jerárquicos. El agrupamiento busca dividir los datos en grupos mutuamente excluyentes donde los miembros de cada grupo sean similares y los grupos estén lo más alejados posible. Se usa para clasificar y descubrir patrones cuando clasificar a mano es costoso o cuando los patrones cambian.
Agrupamiento Kmeans
1) Los algoritmos de agrupamiento tienen como objetivo agrupar conjuntos de valores con características similares.
2) K-means clustering y fuzzy c-means clustering son dos de los algoritmos de agrupamiento más utilizados.
3) Estos algoritmos iteran hasta minimizar la distancia entre los puntos de datos y los centroides de cada grupo.
ANÁLISIS DE CLUSTERS (CLUSTERING)
Este documento describe diferentes métodos de análisis de clusters (agrupamiento) como herramienta de clasificación no supervisada. Explica métodos jerárquicos aglomerativos y divisivos, así como métodos no jerárquicos como k-medias. Luego profundiza en distintas medidas de distancia y similitud, y algoritmos específicos como método del mínimo, máximo y Ward. Finalmente, ilustra la aplicación de estos métodos a través de ejemplos como la clasificación de automóviles y la regionalización de precipitaciones
conceptos
La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
bayesistos
El documento habla sobre el Teorema de Bayes y cómo se puede usar para calcular la probabilidad de que un evento ocurra dado que otro evento ya ocurrió. Explica que la probabilidad condicional se basa en el resultado de un hecho para describir otra probabilidad específica. Luego da un ejemplo de cómo un gerente calcula la probabilidad de éxito de un nuevo juguete si recibe un informe favorable usando el Teorema de Bayes.
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La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
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prediccion
Este documento discute los diferentes métodos y términos utilizados para realizar predicciones. Explica que el término "predicción" tiene diferentes significados dependiendo de quién lo use y propone estandarizar los términos. También describe los métodos cuantitativos y cualitativos para realizar predicciones, indicando que los métodos cuantitativos requieren datos históricos y herramientas estadísticas, mientras que los cualitativos se usan cuando hay poca información y se basan en la intuición.
clasificasionyprediccion
La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
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La clasificación se usa para predecir valores categóricos o cualitativos como la probabilidad de abandono de un cliente o el riesgo de incumplimiento de un crédito. La predicción estima valores numéricos o cuantitativos como el gasto futuro de un cliente o su propensión a responder a una campaña. Ambos, clasificación y predicción, permiten construir modelos a partir de los hábitos de compra de los clientes para comprender mejor los datos y predecir resultados.
programacion
Este documento describe tres tipos de algoritmos para la propagación de pruebas: exacto, aproximado y simbólico. Explica que la propagación de pruebas consiste en actualizar las distribuciones de probabilidad de las variables de acuerdo a nuevas pruebas disponibles, como calcular la distribución condicional de enfermedades dados los síntomas. También describe que en una red poli-arbórea, las pruebas se pueden descomponer en dos subconjuntos dependiendo de si se pueden acceder desde una variable a través de sus padres o hijos
BAYE
El documento explica el Teorema de Bayes, que describe cómo calcular la probabilidad de un evento dado la ocurrencia de otro evento. Proporciona un ejemplo de cómo un gerente calcula la probabilidad de éxito de un nuevo juguete basado en un informe favorable del mercado. Explica las reglas para contar resultados posibles como combinaciones y factoriales.
arboles
Un árbol de decisión es un modelo de predicción que representa una serie de condiciones sucesivas para resolver un problema mediante diagramas lógicos similares a sistemas de reglas basadas. Un árbol de decisión evalúa pruebas a lo largo de sus nodos internos, hojas y ramas para alcanzar una decisión final, y puede incluir nodos de probabilidad para eventos aleatorios.
arbolitos
Un árbol de decisión es un modelo de predicción que representa una serie de condiciones sucesivas para resolver un problema, mediante diagramas de construcciones lógicas similares a sistemas de reglas. Un árbol de decisión lleva a cabo pruebas a medida que se recorre hacia las hojas finales para alcanzar una decisión, y suele contener nodos internos para pruebas, nodos de probabilidad y nodos hojas con resultados, unidos por ramas.
tendencias
Los sistemas de soporte a decisiones han evolucionado para integrar datos, análisis y presentación de información de manera más efectiva. Ahora se enfocan en proporcionar información relevante a los usuarios en el momento y lugar adecuados, preferiblemente de forma proactiva. El aprendizaje automático y el análisis de grandes cantidades de datos están transformando estos sistemas para ofrecer recomendaciones más personalizadas y oportunas.
seleccion
Las herramientas más comunes para desarrollar un sistema de soporte de decisiones son los lenguajes de programación visual como Visual Basic y Delphi, las bases de datos relacionales como SQL Server y Access, y las herramientas de desarrollo de interfaces como Visual Studio y Eclipse.
prototipos
Los prototipos son modelos a pequeña escala de un sistema de soporte de decisiones (DSS) que permiten probar conceptos y obtener retroalimentación de los usuarios antes de implementar el sistema completo. Los prototipos permiten identificar problemas en las etapas tempranas del desarrollo de un DSS y hacer los ajustes necesarios antes de la implementación final. Un prototipo exitoso conduce a un DSS mejorado que satisface las necesidades y preferencias de los usuarios.
plataforma
Las plataformas más utilizadas para el desarrollo de sistemas de soporte a la decisión son: 1) Tableau para visualización de datos y análisis, 2) Power BI para análisis de datos y creación de informes, y 3) Qlik para análisis exploratorio de datos y creación de aplicaciones interactivas.
metodologia
El desarrollo de un sistema de soporte de decisiones (DSS) requiere varios pasos clave. Se debe realizar un análisis del problema de negocio y los requisitos del sistema, diseñar e implementar una solución técnica que satisfaga esos requisitos, y probar el sistema para garantizar que funcione según lo planeado y sea útil para los usuarios finales.
herramientas
Las herramientas tecnológicas son fundamentales para el desarrollo de un sistema de soporte de decisiones (DSS). Los DSS utilizan bases de datos, modelos de simulación, interfaces de usuario y otras herramientas de software para analizar datos complejos y ayudar a los gerentes a tomar mejores decisiones. Estas herramientas permiten a los DSS procesar grandes cantidades de información y ofrecer perspectivas que de otro modo no estarían disponibles.
ciclo
El documento describe el ciclo de vida tradicional para el desarrollo de un sistema de información, el cual incluye varias fases metódicas como el análisis de requerimientos, diseño, implementación y soporte. El ciclo de vida comienza con la identificación de una necesidad, evalúa las funciones necesarias para satisfacerla, y termina cuando los costos de mantenimiento superan los beneficios, dando paso a un nuevo sistema.
optimiza
Este documento describe los conceptos básicos de la optimización mediante programación matemática. Explica que se trata de elegir la mejor opción entre un conjunto de elementos al maximizar o minimizar una función objetivo, sujeto a un conjunto de restricciones. Define la forma matemática básica del problema como maximizar o minimizar una función f(x) sobre las variables de decisión x, dentro del conjunto factible Ω de restricciones.
multi
Un modelo de datos multidimensional contiene medidas numéricas que dependen de dimensiones, con cada medida ubicada en un espacio multidimensional donde los valores de cada dimensión se jerarquizan. Los datos en un almacén de datos se modelan en cubos de datos, estructuras hipercubos multidimensionales que permiten operaciones como roll up para agregar datos y drilldown para ver detalles.
estadina
Los modelos estáticos describen la estructura de objetos y sus relaciones mediante diagramas de clases. Los modelos dinámicos describen los aspectos cambiantes de un sistema a través del tiempo mediante diagramas de estado y transiciones. La metodología OMT utiliza tres modelos: el modelo de objetos, el modelo dinámico y el modelo funcional para analizar, diseñar e implementar sistemas orientados a objetos.
riesgos
Este documento habla sobre la toma de decisiones bajo condiciones de riesgo e incertidumbre. Explica que el riesgo se puede estimar mediante la probabilidad de resultados, mientras que la incertidumbre ocurre en situaciones nunca antes vistas donde es imposible predecir probabilidades. También describe el proceso de administración de riesgos, que incluye la identificación, medición, modelación y control de diferentes tipos de riesgo.
influencia
Los diagramas de influencia muestran la relación entre diferentes elementos como el diseño, plan, proyecto, feedback y consenso. Estos elementos interactúan entre sí para lograr objetivos y metas a pesar de limitaciones de tiempo, recursos y calidad.
Gabinete, puertos y dispositivos que se conectan al case
Conoce más sobre el gabinete y los puertos en los cuales se conectan los dispositivos
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial
Explora el catálogo completo de cajas fuertes BTV, disponible a través de Amado Salvador, distribuidor oficial de BTV. Este catálogo presenta una amplia variedad de cajas fuertes, cada una diseñada con la más alta calidad para ofrecer la máxima seguridad y satisfacer las diversas necesidades de protección de nuestros clientes.
En Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, ofrecemos productos que destacan por su innovación, durabilidad y robustez. Las cajas fuertes BTV son reconocidas por su eficiencia en la protección contra robos, incendios y otros riesgos, lo que las convierte en una opción ideal tanto para uso doméstico como comercial.
Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, asegura que cada producto cumpla con los más estrictos estándares de calidad y seguridad. Al adquirir una caja fuerte a través de Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, los clientes pueden tener la tranquilidad de que están obteniendo una solución confiable y duradera para la protección de sus pertenencias.
Este catálogo incluye detalles técnicos, características y opciones de personalización de cada modelo de caja fuerte BTV. Desde cajas fuertes empotrables hasta modelos de alta seguridad, Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, tiene la solución perfecta para cualquier necesidad de seguridad. No pierdas la oportunidad de conocer todos los beneficios y características de las cajas fuertes BTV y protege lo que más valoras con la calidad y seguridad que solo BTV y Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, pueden ofrecerte.
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ASOCIASION
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- 3. IND, S-Plus Trees, C4.5, CN2, FACT, QUEST, CART, OC1, LMDT, CAL5, T1… Datos Entrenamiento Algoritmo Extrac. Modelos Predictivos Clasificador (modelo) Edad < 31 if Edad < 31 or Tipo Coche = Deport. then Riesgo = Alto Alto Alto Bajo
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