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itaUn data warehouse proporciona acceso, análisis y visualización de datos almacenados de diferentes fuentes como bases de datos operacionales y servicios web a través de procesos ETL que sumarizan y cargan los datos en diferentes niveles de detalle para su análisis a través de servicios web e Internet.
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Http
Este documento contiene enlaces a varias páginas web sobre diversos temas como anatomía, películas, noticias actuales, teorías sobre el fin del mundo, videos educativos, política, química orgánica, religión, salud y más. Los enlaces no parecen estar relacionados entre sí y apuntan a recursos de diferentes fuentes en Internet.
Katty(2)
Este documento explica cómo convertir archivos entre los formatos PDF y DOCX usando el programa Adobe Acrobat 7.0 Professional. Describe los pasos para abrir un archivo PDF o DOCX, seleccionar "Guardar como" el otro formato, y esperar a que se complete la conversión. También explica cómo convertir un archivo DOCX a PDF usando la "Impresora virtual" de Adobe PDF dentro de la opción "Imprimir".
Dourlino tan-WOW
This document discusses a war on waste initiative called WOW that aims to save the environment by encouraging people to reuse, reduce and recycle items and properly dispose of garbage in bins instead of burning it, which causes pollution.
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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.
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.
pyc
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
ASOCIASION
Este 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.
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.
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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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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.
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