“R”
Es el lenguaje de programación que se utiliza para realizar el análisis estadístico de grandes volúmenes de información con la finalidad de descubrir patrones entre los datos que facilite la toma de decisiones
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, arquitectura, estructura, tipos de archivos y métodos para el desarrollo de sistemas de información. Explica conceptos como entidad, atributo, llave primaria, relación uno a muchos, modelado de datos y normalización para el diseño de bases de datos relacionales.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su estructura, tipos de archivos, métodos para el desarrollo de sistemas de información, y modelado de datos. Explica los componentes de una base de datos, como tablas, registros, entidades y atributos. También describe métodos para modelar y normalizar datos, como el modelo relacional de datos y diagramas entidad-relación.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, arquitectura, estructura, tipos de archivos y métodos para el desarrollo de sistemas de información. Explica conceptos como entidad, atributo, llave primaria, relación uno a muchos, modelado de datos y normalización para el diseño de bases de datos relacionales.
Este documento trata sobre arreglos en Java. Explica que los arreglos permiten almacenar y procesar conjuntos de datos del mismo tipo a la vez, a diferencia de las variables escalares que solo permiten un dato a la vez. Describe dos tipos de arreglos: arreglos unidimensionales (listas) y arreglos multidimensionales (tablas). Las listas almacenan datos en una sola columna, mientras que las tablas lo hacen en dos o más columnas y filas.
El documento presenta los diagramas de flujo de datos (DFD) como una herramienta para visualizar el flujo de datos entre procesos, entidades externas y almacenes de datos que conforman un sistema. Explica que los DFD muestran este flujo de forma gráfica y ayudan a los analistas de sistemas a entender cómo se mueven los datos a través del sistema. Luego describe los elementos básicos de un DFD, incluyendo entidades externas, procesos, flujos de datos y almacenes de datos, y brinda ejemplos de su uso.
Este documento contiene 37 preguntas y respuestas sobre conceptos básicos de bases de datos. Explica brevemente lo que son las bases de datos, los sistemas de gestión de bases de datos más comunes, las características de las bases de datos relacionales y conceptos clave como tablas, filas, columnas, claves primarias, relaciones entre tablas, normalización y lenguaje SQL. También menciona brevemente otros tipos de bases de datos como las no SQL.
El documento describe las herramientas utilizadas para especificar sistemas de información, incluyendo diagramas de flujo de datos para modelar los procesos de flujo de datos a través del sistema. Se proporcionan ejemplos de diagramas de flujo de datos a diferentes niveles de abstracción, desde un diagrama de contexto de alto nivel hasta diagramas más detallados de nivel 2.
Este documento presenta los fundamentos de la normalización de bases de datos relacionales. Explica las diferentes formas normales, incluyendo la primera, segunda y tercera forma normal, así como la forma normal de Boyce-Codd. También cubre conceptos como dependencias funcionales, dependencias funcionales completas, dependencias funcionales transitivas y dependencias multivaloradas. El objetivo de la normalización es evitar redundancias en los datos y mantener la integridad referencial en el diseño de esquemas de bases de datos.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, arquitectura, estructura, tipos de archivos y métodos para el desarrollo de sistemas de información. Explica conceptos como entidad, atributo, llave primaria, relación uno a muchos, modelado de datos y normalización para el diseño de bases de datos relacionales.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su estructura, tipos de archivos, métodos para el desarrollo de sistemas de información, y modelado de datos. Explica los componentes de una base de datos, como tablas, registros, entidades y atributos. También describe métodos para modelar y normalizar datos, como el modelo relacional de datos y diagramas entidad-relación.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, arquitectura, estructura, tipos de archivos y métodos para el desarrollo de sistemas de información. Explica conceptos como entidad, atributo, llave primaria, relación uno a muchos, modelado de datos y normalización para el diseño de bases de datos relacionales.
Este documento trata sobre arreglos en Java. Explica que los arreglos permiten almacenar y procesar conjuntos de datos del mismo tipo a la vez, a diferencia de las variables escalares que solo permiten un dato a la vez. Describe dos tipos de arreglos: arreglos unidimensionales (listas) y arreglos multidimensionales (tablas). Las listas almacenan datos en una sola columna, mientras que las tablas lo hacen en dos o más columnas y filas.
El documento presenta los diagramas de flujo de datos (DFD) como una herramienta para visualizar el flujo de datos entre procesos, entidades externas y almacenes de datos que conforman un sistema. Explica que los DFD muestran este flujo de forma gráfica y ayudan a los analistas de sistemas a entender cómo se mueven los datos a través del sistema. Luego describe los elementos básicos de un DFD, incluyendo entidades externas, procesos, flujos de datos y almacenes de datos, y brinda ejemplos de su uso.
Este documento contiene 37 preguntas y respuestas sobre conceptos básicos de bases de datos. Explica brevemente lo que son las bases de datos, los sistemas de gestión de bases de datos más comunes, las características de las bases de datos relacionales y conceptos clave como tablas, filas, columnas, claves primarias, relaciones entre tablas, normalización y lenguaje SQL. También menciona brevemente otros tipos de bases de datos como las no SQL.
El documento describe las herramientas utilizadas para especificar sistemas de información, incluyendo diagramas de flujo de datos para modelar los procesos de flujo de datos a través del sistema. Se proporcionan ejemplos de diagramas de flujo de datos a diferentes niveles de abstracción, desde un diagrama de contexto de alto nivel hasta diagramas más detallados de nivel 2.
Este documento presenta los fundamentos de la normalización de bases de datos relacionales. Explica las diferentes formas normales, incluyendo la primera, segunda y tercera forma normal, así como la forma normal de Boyce-Codd. También cubre conceptos como dependencias funcionales, dependencias funcionales completas, dependencias funcionales transitivas y dependencias multivaloradas. El objetivo de la normalización es evitar redundancias en los datos y mantener la integridad referencial en el diseño de esquemas de bases de datos.
El documento describe varios programas similares a Excel que pueden usarse para hojas de cálculo y tareas contables. Menciona programas como Gnumeric, FreeGrid, y Gestion MGD que ofrecen funciones básicas de hoja de cálculo de forma gratuita. También describe herramientas avanzadas de Excel como filtros, consolidación de datos, y tablas dinámicas que permiten organizar y analizar grandes cantidades de datos de forma eficiente.
Estructura de datos manipulación de listas y tablas fundamentos Pamelaguibkdoe
Este documento describe diferentes tipos de datos y estructuras de datos, incluyendo arrays unidimensionales y multidimensionales. Explica cómo los arrays almacenan conjuntos de datos del mismo tipo en posiciones adyacentes de la memoria, y cómo se pueden acceder e identificar elementos individuales mediante índices. También cubre temas como operadores lógicos, expresiones aritméticas, diagramas de flujo y sus elementos principales como bloques de decisión y bucles.
1. Las bases de datos objeto-relacionales (BDOR) combinan características de las bases de datos relacionales y orientadas a objetos, permitiendo al usuario definir sus propios tipos de datos complejos y métodos.
2. Oracle permite definir tipos de objetos, colecciones, y tablas anidadas, y proporciona mecanismos como identificadores únicos y referencias para representar relaciones entre objetos.
3. Los tipos definidos por el usuario pueden utilizarse para definir atributos de objetos y tablas, permit
Estructura de datos manipulación de listas y tablas David Yupanqui
Este documento proporciona una introducción a las estructuras de datos, incluidos los arrays unidimensionales y multidimensionales. Explica que un array almacena un conjunto de datos del mismo tipo utilizando índices para acceder a elementos individuales. También describe los diferentes tipos de datos, como numéricos y alfabéticos, y cómo se almacenan y procesan dentro de campos y variables en un computador. Finalmente, introduce conceptos como expresiones, operadores lógicos y diagramas de flujo.
Estructura de datos manipulación de listas y tablas Pamelaguibkdoe
Este documento resume los conceptos básicos de estructuras de datos, arrays y tipos de datos. Explica que un array es una estructura de datos que almacena un conjunto de elementos del mismo tipo utilizando índices. Describe arrays unidimensionales, bidimensionales y multidimensionales. También define datos numéricos, alfabéticos, campos, constantes, variables, expresiones, operadores aritméticos y lógicos. Finalmente, resume los elementos principales de un diagrama de flujo como bloques de decisión, expresiones, bucles y variables con índice
Este documento describe diferentes tipos de datos y estructuras de datos, incluidos arrays unidimensionales y multidimensionales. Explica conceptos como campos, variables, constantes, expresiones y diferentes tipos de operadores como aritméticos, relacionales y lógicos. También cubre temas como tablas de operadores aritméticos y cómo transformar expresiones algebraicas tradicionales a expresiones aritméticas que un computador puede entender.
El documento describe el modelo de datos relacional introducido por E.F. Codd en 1970. El modelo representa los datos como una colección de tablas relacionadas entre sí. Cada tabla consiste en filas y columnas donde cada fila representa un objeto y cada columna representa un atributo del objeto. El modelo busca lograr independencia lógica e independencia física de los datos.
Este documento resume la evolución del modelo relacional desde su creación en 1968 hasta la actualidad. Explica conceptos básicos como dominio, atributo, relación, tupla, clave primaria y clave ajena. También describe propiedades de las relaciones como que no pueden haber tuplas duplicadas y que los atributos y tuplas no tienen un orden predefinido. Por último, cubre temas de integridad referencial y restricciones en el modelo relacional.
Curso de R: 1.1. introducción al lenguaje (Objetos y operadores básicos)Nerys Ramírez Mordán
Este código genera secuencias y repeticiones de vectores en R:
1. La línea 1:10 genera un vector numérico desde 1 hasta 10.
2. La línea rep(1:4,2) repite el vector de 1 a 4 dos veces, resultando en el vector [1,2,3,4,1,2,3,4]. La función rep() repite el vector especificado (1:4) la cantidad de veces indicada en el segundo argumento (2).
Así, rep() permite generar repeticiones de vectores de manera fácil en R.
El documento introduce el software estadístico R y su uso en la enseñanza de la estadística descriptiva. Se discuten conceptos básicos como la instalación de R, uso de bibliotecas, comandos y ejemplos. Luego, se presentan ejemplos prácticos de cálculos, operaciones con vectores y matrices, y gráficos estadísticos usando datos de taxistas.
El documento presenta información sobre diccionarios de datos. Explica que un diccionario de datos contiene metadatos como el nombre, descripción y organización de los datos que se usarán en un sistema. Identifica procesos y sitios donde se necesita acceso a la información. Incluye elementos como flujos de datos, almacenes de datos y procesos. Presenta ejemplos de notación algebraica para describir estructuras de datos. Finalmente, los estudiantes comparten reflexiones sobre su proyecto de diseño de una base de datos para un vivero.
Este documento presenta información sobre diccionarios de datos. Explica que un diccionario de datos contiene las características lógicas de los datos que se utilizarán en un sistema, incluyendo nombre, descripción y organización. También describe los tipos de diccionarios, como off-line, on-line e in-line. Además, detalla los componentes de un diccionario de datos como datos elementales, estructuras de datos y notación.
Acceso a datos en aplicaciones web del entorno servidorJomicast
Modelos de datos. Sistemas de Gestión de Base de Datos. Lenguajes de Gestion de Bases de Datos. SQL. Lenguajes de marcas de uso comun en el lador servidor.
Este documento presenta una introducción al lenguaje de programación estadística R. Explica que R es un entorno para el análisis de datos, cálculos y creación de gráficos. Incluye características como el almacenamiento y manipulación de datos, operadores para cálculos sobre variables indexadas, herramientas para análisis de datos y capacidades gráficas. El documento también describe cómo instalar y utilizar paquetes adicionales en R para extender su funcionalidad.
Introducción a R como herramietna para el análisis y predicción en la asignatura de econometría. Tipos de objetos que se utilizan más frecuentemente en el software para econometría. Además, algunos paquetes básicos, junto con R Studio
Este documento presenta la programación de una clase de Estadística Computacional que se llevará a cabo durante varias semanas. Incluye los horarios de las clases, las fechas y porcentajes de las evaluaciones, lineamientos para el trabajo final grupal, y una bibliografía recomendada.
Este documento describe la metodología utilizada para validar la calidad de los datos almacenados en el data warehouse de las universidades andaluzas. Se proponen diferentes métricas para medir la calidad a nivel de tabla, estrella y esquema completo. También se definen dimensiones clave de calidad de datos como accesibilidad, exactitud, relevancia y otras. Finalmente, se describe una metodología basada en almacenar información sobre la calidad de los datos en el propio modelo de validación.
El documento describe diferentes tipos de datos y estructuras de datos. Detalla los tipos de datos enteros, reales, lógicos y de caracteres, así como los tipos enumerados y de subrango. También explica estructuras de datos como arreglos, cadenas de caracteres, registros, listas, árboles y más. Finalmente, define conceptos de algoritmos como su representación a través de pseudocódigo y diagramas de flujo.
Sesion1_Ciencia_de_Datos-Introduccion a Pithon.pdfMarxx4
1. El documento introduce Python y su entorno de desarrollo, explicando conceptos básicos como su sintaxis, variables, tipos de datos y operadores. 2. Se describen modelos comunes de inteligencia artificial como regresión, clasificación, agrupamiento y redes neuronales que se usan en ciencia de datos. 3. Se requiere instalar Anaconda para trabajar con Python y su entorno de desarrollo.
El documento trata sobre conceptos básicos de bases de datos, incluyendo la definición de datos, información y tipos de datos. Explica que los datos son símbolos que describen hechos y condiciones, mientras que la información son datos organizados de forma útil. También define una base de datos como una colección sistemática de información relevante y describe las ventajas e importancia de las bases de datos.
El documento describe varios programas similares a Excel que pueden usarse para hojas de cálculo y tareas contables. Menciona programas como Gnumeric, FreeGrid, y Gestion MGD que ofrecen funciones básicas de hoja de cálculo de forma gratuita. También describe herramientas avanzadas de Excel como filtros, consolidación de datos, y tablas dinámicas que permiten organizar y analizar grandes cantidades de datos de forma eficiente.
Estructura de datos manipulación de listas y tablas fundamentos Pamelaguibkdoe
Este documento describe diferentes tipos de datos y estructuras de datos, incluyendo arrays unidimensionales y multidimensionales. Explica cómo los arrays almacenan conjuntos de datos del mismo tipo en posiciones adyacentes de la memoria, y cómo se pueden acceder e identificar elementos individuales mediante índices. También cubre temas como operadores lógicos, expresiones aritméticas, diagramas de flujo y sus elementos principales como bloques de decisión y bucles.
1. Las bases de datos objeto-relacionales (BDOR) combinan características de las bases de datos relacionales y orientadas a objetos, permitiendo al usuario definir sus propios tipos de datos complejos y métodos.
2. Oracle permite definir tipos de objetos, colecciones, y tablas anidadas, y proporciona mecanismos como identificadores únicos y referencias para representar relaciones entre objetos.
3. Los tipos definidos por el usuario pueden utilizarse para definir atributos de objetos y tablas, permit
Estructura de datos manipulación de listas y tablas David Yupanqui
Este documento proporciona una introducción a las estructuras de datos, incluidos los arrays unidimensionales y multidimensionales. Explica que un array almacena un conjunto de datos del mismo tipo utilizando índices para acceder a elementos individuales. También describe los diferentes tipos de datos, como numéricos y alfabéticos, y cómo se almacenan y procesan dentro de campos y variables en un computador. Finalmente, introduce conceptos como expresiones, operadores lógicos y diagramas de flujo.
Estructura de datos manipulación de listas y tablas Pamelaguibkdoe
Este documento resume los conceptos básicos de estructuras de datos, arrays y tipos de datos. Explica que un array es una estructura de datos que almacena un conjunto de elementos del mismo tipo utilizando índices. Describe arrays unidimensionales, bidimensionales y multidimensionales. También define datos numéricos, alfabéticos, campos, constantes, variables, expresiones, operadores aritméticos y lógicos. Finalmente, resume los elementos principales de un diagrama de flujo como bloques de decisión, expresiones, bucles y variables con índice
Este documento describe diferentes tipos de datos y estructuras de datos, incluidos arrays unidimensionales y multidimensionales. Explica conceptos como campos, variables, constantes, expresiones y diferentes tipos de operadores como aritméticos, relacionales y lógicos. También cubre temas como tablas de operadores aritméticos y cómo transformar expresiones algebraicas tradicionales a expresiones aritméticas que un computador puede entender.
El documento describe el modelo de datos relacional introducido por E.F. Codd en 1970. El modelo representa los datos como una colección de tablas relacionadas entre sí. Cada tabla consiste en filas y columnas donde cada fila representa un objeto y cada columna representa un atributo del objeto. El modelo busca lograr independencia lógica e independencia física de los datos.
Este documento resume la evolución del modelo relacional desde su creación en 1968 hasta la actualidad. Explica conceptos básicos como dominio, atributo, relación, tupla, clave primaria y clave ajena. También describe propiedades de las relaciones como que no pueden haber tuplas duplicadas y que los atributos y tuplas no tienen un orden predefinido. Por último, cubre temas de integridad referencial y restricciones en el modelo relacional.
Curso de R: 1.1. introducción al lenguaje (Objetos y operadores básicos)Nerys Ramírez Mordán
Este código genera secuencias y repeticiones de vectores en R:
1. La línea 1:10 genera un vector numérico desde 1 hasta 10.
2. La línea rep(1:4,2) repite el vector de 1 a 4 dos veces, resultando en el vector [1,2,3,4,1,2,3,4]. La función rep() repite el vector especificado (1:4) la cantidad de veces indicada en el segundo argumento (2).
Así, rep() permite generar repeticiones de vectores de manera fácil en R.
El documento introduce el software estadístico R y su uso en la enseñanza de la estadística descriptiva. Se discuten conceptos básicos como la instalación de R, uso de bibliotecas, comandos y ejemplos. Luego, se presentan ejemplos prácticos de cálculos, operaciones con vectores y matrices, y gráficos estadísticos usando datos de taxistas.
El documento presenta información sobre diccionarios de datos. Explica que un diccionario de datos contiene metadatos como el nombre, descripción y organización de los datos que se usarán en un sistema. Identifica procesos y sitios donde se necesita acceso a la información. Incluye elementos como flujos de datos, almacenes de datos y procesos. Presenta ejemplos de notación algebraica para describir estructuras de datos. Finalmente, los estudiantes comparten reflexiones sobre su proyecto de diseño de una base de datos para un vivero.
Este documento presenta información sobre diccionarios de datos. Explica que un diccionario de datos contiene las características lógicas de los datos que se utilizarán en un sistema, incluyendo nombre, descripción y organización. También describe los tipos de diccionarios, como off-line, on-line e in-line. Además, detalla los componentes de un diccionario de datos como datos elementales, estructuras de datos y notación.
Acceso a datos en aplicaciones web del entorno servidorJomicast
Modelos de datos. Sistemas de Gestión de Base de Datos. Lenguajes de Gestion de Bases de Datos. SQL. Lenguajes de marcas de uso comun en el lador servidor.
Este documento presenta una introducción al lenguaje de programación estadística R. Explica que R es un entorno para el análisis de datos, cálculos y creación de gráficos. Incluye características como el almacenamiento y manipulación de datos, operadores para cálculos sobre variables indexadas, herramientas para análisis de datos y capacidades gráficas. El documento también describe cómo instalar y utilizar paquetes adicionales en R para extender su funcionalidad.
Introducción a R como herramietna para el análisis y predicción en la asignatura de econometría. Tipos de objetos que se utilizan más frecuentemente en el software para econometría. Además, algunos paquetes básicos, junto con R Studio
Este documento presenta la programación de una clase de Estadística Computacional que se llevará a cabo durante varias semanas. Incluye los horarios de las clases, las fechas y porcentajes de las evaluaciones, lineamientos para el trabajo final grupal, y una bibliografía recomendada.
Este documento describe la metodología utilizada para validar la calidad de los datos almacenados en el data warehouse de las universidades andaluzas. Se proponen diferentes métricas para medir la calidad a nivel de tabla, estrella y esquema completo. También se definen dimensiones clave de calidad de datos como accesibilidad, exactitud, relevancia y otras. Finalmente, se describe una metodología basada en almacenar información sobre la calidad de los datos en el propio modelo de validación.
El documento describe diferentes tipos de datos y estructuras de datos. Detalla los tipos de datos enteros, reales, lógicos y de caracteres, así como los tipos enumerados y de subrango. También explica estructuras de datos como arreglos, cadenas de caracteres, registros, listas, árboles y más. Finalmente, define conceptos de algoritmos como su representación a través de pseudocódigo y diagramas de flujo.
Sesion1_Ciencia_de_Datos-Introduccion a Pithon.pdfMarxx4
1. El documento introduce Python y su entorno de desarrollo, explicando conceptos básicos como su sintaxis, variables, tipos de datos y operadores. 2. Se describen modelos comunes de inteligencia artificial como regresión, clasificación, agrupamiento y redes neuronales que se usan en ciencia de datos. 3. Se requiere instalar Anaconda para trabajar con Python y su entorno de desarrollo.
El documento trata sobre conceptos básicos de bases de datos, incluyendo la definición de datos, información y tipos de datos. Explica que los datos son símbolos que describen hechos y condiciones, mientras que la información son datos organizados de forma útil. También define una base de datos como una colección sistemática de información relevante y describe las ventajas e importancia de las bases de datos.
Un diccionario de datos contiene metadatos con las características lógicas y específicas de los datos que se utilizarán en un sistema, incluyendo nombre, descripción, alias, contenido y organización. Se desarrolla durante el análisis de flujo de datos y ayuda a los analistas a determinar los requisitos del sistema, y su contenido también se usa en el diseño.
Este documento describe los conceptos básicos de las estructuras de datos. Explica que las estructuras de datos son modelos organizados para almacenar datos y que existen estructuras estáticas y dinámicas. También clasifica los diferentes tipos de datos como enteros, reales, lógicos, alfanuméricos y de cadena.
El documento describe los conceptos fundamentales de las bases de datos, incluyendo su definición, arquitectura, estructura, tipos de archivos y métodos para el desarrollo de sistemas de información. Explica conceptos como entidad, atributo, llave primaria, relación uno a muchos, modelado de datos y normalización para el diseño de bases de datos relacionales.
Este documento describe el programa R para estadística. Explica que R es un software libre para análisis estadísticos de datos que permite realizar tareas desde análisis descriptivos simples hasta procedimientos inferenciales complejos. También presenta la interfaz gráfica R-Commander, que facilita el uso de R sin necesidad de conocer su lenguaje de comandos. Finalmente, resume algunas funciones básicas de R-Commander como el manejo de datos, creación de gráficas y tipos de análisis estadísticos que perm
El documento habla sobre los diccionarios de datos. Explica que un diccionario de datos es un listado organizado de todos los datos que pertenecen a un sistema, y que su objetivo es dar precisión sobre los datos que se manejan en el sistema. También define los elementos importantes de un diccionario de datos como flujos de datos, almacenes de datos y procesos, y describe cómo se definen y documentan los datos en un diccionario.
El documento habla sobre los diccionarios de datos. Explica que un diccionario de datos es un listado organizado de todos los datos que pertenecen a un sistema, y que su objetivo es dar precisión sobre los datos que se manejan en el sistema para evitar malas interpretaciones. También describe que un diccionario de datos contiene las características lógicas de los datos que se utilizarán en el sistema, incluyendo nombre, descripción y organización. Finalmente, explica que un diccionario de datos define los elementos de datos, describe flujos y depósitos de datos,
Similar a Entorno y lenguaje de programación R (20)
En la actual sociedad de la información, donde cada día se multiplica la cantidad de datos almacenados casi de forma exponencial, la minería de datos es una herramienta
fundamental para analizarlos y explotarlos de forma eficaz para
los objetivos de cualquier organización.
El documento presenta información sobre la unidad 2 de Minería de Datos I. Explica las 5 etapas del proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases) para la minería de datos: 1) Integración y recopilación de datos, 2) Selección, limpieza y transformación, 3) Minería de datos, 4) Evaluación e interpretación, y 5) Difusión y uso. Detalla cada una de estas etapas y su importancia para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
Este documento presenta una introducción a la minería de datos. Explica conceptos básicos como tipos de datos, disciplinas involucradas y definiciones de minería de datos. También describe los almacenes de datos OLAP y OLTP y las aplicaciones de la minería de datos como la clasificación, agrupamiento y pronósticos. El objetivo es proporcionar una visión general de los fundamentos de la minería de datos.
Hoy en día, la minería de datos (MD) está consiguiendo cada vez más captar la atención de las empresas. Todavía es
infrecuente oír frases como “deberíamos segmentar a nuestros clientes utilizando herramientas de MD”, “la MD
incrementará la satisfacción del cliente”, o “la competencia está utilizando MD para ganar cuota de mercado”.
Este documento introduce el concepto de minería de datos, describiendo cómo el fácil almacenamiento de grandes cantidades de información ha permitido la creación de almacenes masivos de datos que requieren nuevas técnicas para su análisis. Explica que la minería de datos utiliza técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje de máquinas, estadística y bases de datos para extraer conocimiento útil de grandes conjuntos de datos. Además, resume los pasos clave del proceso de minería de datos y algunos algoritmos com
La energía radiante es una forma de energía que
se transmite en forma de ondas
electromagnéticas esta energía se propaga a
través del vacío y de ciertos medios materiales y
es fundamental en una variedad naturales y
tecnológicos
Los puentes son estructuras esenciales en la infraestructura de transporte, permitiendo la conexión entre diferentes
puntos geográficos y facilitando el flujo de bienes y personas.
3. Directorio
Nezahualcóyotl
Titulo de la presentación
Dra. en C. Magally Martínez Reyes
Encargada del Despacho de la Dirección del Centro Universitario UAEM Nezahualcóyotl
M. en GyA. P. Ma.
Teresa Cruz Patiño Subdirector Académico
CP.
Martha Osorio González Subdirector Administrativo
D. en C.A.
Oliverio Cruz Mejía Coordinadora de Investigación y Estudios Avanzados
M. en A.
Victor Manuel Durán López Coordinador de Planeación y Desarrollo Institucional
M. en C. E.
Cesar Lucio Gutiérrez Ruiz Coordinador de la Licenciatura en Comercio Internacional
M S.S.
Carlos Anaya Hernández. Coordinadora de la Licenciatura en Educación para la Salud
Dra. en Ing. de Sist.
Doricela Gutiérrez Cruz Coordinador de la Licenciatura en Ingeniería en Sistemas
Inteligentes
M. en I.
Javier Romero Torres Coordinador de la Licenciatura en Ingeniería en Transporte
Dr. en E.J.
Rodolfo Téllez Cuevas Coordinador de la Licenciatura en Seguridad Ciudadana
5. Contenido
Titulo de la presentación
Minería de Datos
Unidad . Entorno y lenguaje de programación R
Contenidos:
2.1 Instalación de R
2.2 Que es R
2.3 Requerimientos
2.4 Uso de R
7. Presentación
Titulo de la presentación
El presente Material Visual de la Unidad de Aprendizaje Mineria de
datos de la licenciatura en Ingeniería en Sistemas Inteligentes reúne
los contenidos de la unidad 2. La minería de datos en el proceso de
KDD donde se desarrollara los temas: Etapas de proceso de KDD,
Integración y recopilación, Selección, limpieza y transformación,
Minería de Datos, Evaluación e Interpretación, Difusión y uso; las
cuales impartirán en cuatro horas semanales.
8. Que es R
“R”
Es el lenguaje de programación que se utiliza para realizar el análisis
estadístico de grandes volúmenes de información con la finalidad de
descubrir patrones entre los datos que facilite la toma de decisiones
18. Instalación de R-Studio
Para analizar un programa en R o analizar un conjunto de datos, se
requiere un entorno de desarrollo integrado (IDE), “Rstudio
profesional Drivers” esto facilita codificación depuración y gestión.
https://rstudio.com/products/rstudio/download/
Proceso de instalación
26. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
Para realizar operaciones con datos y consultar sus resultados debes
utilizar variables, conocer el tipo de dato a los que éstas se encuentran
asociadas y usar operadores que los transformen en la salida esperada.
• Variables
Una variable es un espacio en la memoria de la PC donde se almacena
información a la que se puede acceder para desplegar su contenido o
realizar diversas operaciones.
La sintaxis para utilizar una variable en este lenguaje de programación
es:
27. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
A diferencia de otros lenguajes de programación, en R no es necesario
declarar el tipo de dato de una variable, ya que el intérprete ajusta el
valor de ésta con su correspondiente tipo
años <- 18
28. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
Tipos de datos
En el lenguaje de programación R los tipos básicos de datos son:
• Numeric → números reales
1
• Complex → números complejos, por ejemplo: 56+4i,
donde:
“i” es la unidad imaginaria.
• Character → cadenas alfanuméricas delimitadas por comillas
hola
• Logical → valores lógicos de verdadero (TRUE) o falso (FALSE)
x ! = false
29. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
Tipos de operadores
En el lenguaje de programación R, los operadores se clasifican en:
Operadores lógicos:
permiten determinar si la
comparación entre dos o
más variables es
verdadera
(TRUE) o falsa (FALSE).
Operator Significado Ejemplo
&& And (Y) D<-12 ; E<-6 ; F<-2
(D>E) && (E>F)
TRUE
|| Or (O) D<-12 ; E<-6 ; F<-2
(D>E) || (E>F)
TRUE
! No(!) D<-12
D!=12
FALSE
30. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
Tipos de operadores
En el lenguaje de programación R, los operadores se clasifican en:
Operadores relacionales: son
útiles para comparar el valor
de dos o más variables
Operator Significado Ejemplo
> Mayor que Num1>5
< Menor que Num2<78
>= Mayor o igual que edad>=18
<= Menor o igual que año_nacimiento<=1984
== Igual que monto==2584
!= Distinto que Valor!=2
31. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
Tipos de operadores
En el lenguaje de programación R, los operadores se clasifican en:
Operadores aritméticos: se
utilizan para realizar
operaciones numéricas con
los contenidos de las
variables o asignar el
resultado de cierta operación
a una variable
Operator Significado Ejemplo
+ Suma a<-184+10
- Resta b<-18-6
* Multiplicacion a*b
/ Division d<-x/6
^ Potencia e<- 3^3
%% Modulo f<-12%%2
32. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
TIPOS DE OBJETOS EN R
En el lenguaje de programación R las estructuras que representan un
tipo de dato son consideradas como objetos.
Clasificación de objetos
Object Definition Example
Vectores Es una secuencia de datos del mismo tipo a
los que se
accede por medio de un índice que
comienza con el
número uno
33. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
TIPOS DE OBJETOS EN R
Object Definition Example
Lista Es un conjunto de datos de diferentes tipos,
que pueden almacenar listas (árboles de
decisión) para manipular y analizar
información no estructurada.
Para acceder a los elementos de una lista, se
utilizan los corchetes dobles [ [ ] ] en cuyo
interior se coloca el índice del elemento
(posición en la que éste se encuentra dentro
de la estructura de datos).
Arreglos Es un conjunto de datos de diferentes
tipos, que almacenan sus elementos de
forma multidimensional, por lo que para
acceder a sus elementos se requiere el
mismo número de índices y de dimensiones.
34. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
TIPOS DE OBJETOS EN R
Object Definition Example
Matriz
Es un conjunto de datos del mismo tipo que
se alma-cena en filas y columnas
(bidimensional), por lo que para acceder a
sus contenidos se requiere de dos
índices.
35. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
TIPOS DE OBJETOS EN R
Object Definition Example
Data frame
Es un conjunto de datos de
diferente tipo que están
almacenados en tablas
(ejemplo de ello son las bases
de datos y las hojas de
cálculo), en donde las filas
representan unidades
muestrales y las columnas a
las variables. La longitud de
las columnas de esta
estructura de datos debe ser
fija.
36. VARIABLES, DATOS Y OPERADORES EN R
TIPOS DE OBJETOS EN R
Object Definition Example
Arreglos
Es un conjunto de
datos de diferentes
tipos que se clasifican
en categorías después
de analizar la
información (por
ejemplo, sexo,
nacionalidad, estado
civil, escolaridad). Por
lo regular, este tipo
de objeto se utiliza en
conjunto con DATA
FRAMES.
37. Estructuras de control R
For:
Sirve para ejecutar mas de una vez un script en R
For(i in n1:n2)
{
Codigo
}
Donde:
i: variable de control
n1: número de comienzo de la interacción
N2: número en que finaliza la iteración
38. Estructuras de control R
Ejemplo tablas de multiplicar con For:
for(i in 1:10)
{
cat("la tabla del", i,"por", 1:10, "es:n")
for(j in 1:10)
{
print(i*j)
}
}
Control de i de 1 a10
Impresión la table de verdad I por 1, 2, .. , 10
Control de j de 1 a 10
Impresión de la multiplicacion
39. Uso de vectores en R
Son la unidad de trabajo en R debido a que se puede concatenar además de
almacenar y realizar diferentes operaciones entre ellos.
V1
V2
.
.
Vn
Estructura:
C(10, 20, 30, 50, 60)
10 20 30 40 50 60 70 80
10 20 30 40 50 60 70 80
10 20 30 40 50 60 70 80
40. Uso de vectores en R
Ejemplo: registro de temperatura por tres días
temp1 <- c(10, 20, 30, 50, 60)
temp2 <- c(25, 30, 40, 25, 29)
temp3 <- c(28, 25, 23, 30, 28)
t<- c(temp1, temp2, temp3)
cat("los valores de la temperatura son:", t[])
cat("El minimo es")
min(t)
cat("El maximo es")
max(t)
Declaración del vector y asignación del dia
Concatenar vectores en uno solo
Desplegar las temperaturas (si se desea solo
un elemento ponerlo en el corchete)
Mostrar el mínimo
Mostrar el máximo
41. Uso de vectores en R
Ejemplo: registro de temperatura por tres días
cat("La media")
mean(t)
cat("La mediana")
median(t)
cat("El vector ordenado")
sort(t)
Mostrar Media
Mostrar mediana
Mostrar en orden
42. Operaciones con matrices R
Son elementos bidimensionales que almacenan información en filas y
columnas
matrix(nrow=3, ncol=3, c(12, 14, 16, 28, 20, 25, 31, 33, 35) , byrow=FALSE)
Donde:
matrix: declaración de matriz
nrow: numero de filas
ncol: numero de columnas
c(): variables
byrow=FALSE: se distribuye los elementos en columnas
Columna Columna
Fila
Fila
Fila
43. Operaciones con matrices R
Ejemplo matrices:
m<-matrix(nrow=3, ncol=3, c(12, 14, 16, 28, 20, 25, 31, 33, 35),
byrow=FALSE)
n<-matrix(nrow=3, ncol=3, c(12, 14, 16, 28, 20, 25, 31, 33, 35),
byrow=FALSE)
cat("La matrix es:", m[])
cat("la dimensión es:", dim(m))
cat("El numero de filas", nrow(m))
cat("El numero de columnas", ncol(m))
m2<-m*2
cat("Multiplicación de matriz por 2", m2)
cat("Producto matricial:")
prod<-(m%*%n)
cat(prod)
Declarando matriz m
Declarando matriz n
Mostrar matriz m
Dimensión de la matriz
Numero de filas
Numero de columnas
Multiplicación matriz
Producto matricial
44. Uso de listas con R
Son estructuras en las que se puede almacenar matrices, vectores u otras
listas (su dimensión puede ser diferente).
UAEM_ISI<-list(Edificio="ISIedA",N_empleado=c(322, 400, 500),
Antiguedad=c(20, 15, 10), email=c("correito@mail.com
", "correito2@mail.com", "correito3@mail.com"))
1 objeto tipo carácter
3 objetos de tipo vector
Edificio No. de empleado Antigüedad email
ISIedA 322 20 correito@mail.com
ISIedA 400 15 correito2@mail.com
ISIedA 500 10 correito3@mail.com
45. Uso de listas con R
Ejemplo:
UAEM_ISI<-list(Edificio="ISIedA",N_empleado=c(322, 400, 500),
Antiguedad=c(20, 15, 10), email=c("correito@mail.com
", "correito2@mail.com", "correito3@mail.com"))
str(UAEM_ISI)
UAEM_ISI
UAEM_ISI$N_empleado
UAEM_ISI[[4]]
str(UAEM_ISI[1:2])
str(UAEM_ISI[[4]][3])
Declaración lista
Estructura lista
Ver por vector o por
N_empleado
Mostrar contenido de
una lista
Contenido de una sublista
Despliega por componente
46. Uso de Data frames con R
Un data frame es una estructura que almacena en una estructura de filas y
columnas diferentes tipos de objetos (listas, matrices, vectores).
Condiciones de uso de dataframe
Mismo tipo de datos
Misma longitud de Vectores
Mismo numero de filas en las Matrices
47. Uso de Data frames con R
Un data frame es una estructura que almacena en una estructura de filas y
columnas diferentes tipos de objetos (listas, matrices, vectores).
Condiciones de uso de dataframe
Mismo tipo de datos
Misma longitud de Vectores
Mismo numero de filas en las Matrices
Datos Vectores Matrices
22
15
88
48. Uso de Frames con R
Alumno Cuenta sexo Semestre departamento Laboratorio materia
Saul 35896 M 1 Sistemas Mineria Mineria
Diego 32458 M 2 Sistemas Software Fundamentos
Fernando 38954 M 2 comercio Redes Redes
Rosa 35589 F 3 comercio Administración Ecomerce
49. Uso de Frames con R
Crear un vector con alumnos
Crear vector con cuenta
Crear vector con sexo
Crear vector con semestre
Crear vector departamentos
Declaración lista
Estructura lista
Creación del data frame
Mostrar contenido del data
frame
alumno<-c("Saul","Diego", "Fernando", "Rosa")
cuenta<-c(35896, 32458, 38954, 35589)
sexo <- c("M", "M", "M", "F")
semestre<-c(1, 2, 2,3)
departamento<-c("sistema", "sistemas", "comercio",
"comercio")
Carga_lab<-list(Laboratorio=c("mineria", "software", "redes",
"administracion"),materia=c("mineria", "fundamentos",
"redes", "ecomerce") )
str(Carga_lab)
ejemplo_dataframe = data.frame(alumno, cuenta, Sexo,
departamento, Carga_lab)
ejemplo_dataframe
50. Uso de Frames con R
Estructura del data frame
Dimensión data frame
Visualizar el data frame
como tabla
Desplegar un elemento
[[individual]][general]
Mostrar elemento
[fila,columna]
Mostrar solo columnas
[,columna]
Mostrar solo fila
[fila,]
str(ejemplo_dataframe)
dim(ejemplo_dataframe)
View(ejemplo_dataframe)
ejemplo_dataframe[[1]][4]
ejemplo_dataframe[1,2]
ejemplo_dataframe[,4]
ejemplo_dataframe[2,]
51. REFERENCIAS
1. Kantardzic M. (2011). “Data mining : concepts, models, methods, and algorithms” Ed John Wiley : IEEE Press. ISBN: 0470890452 9780470890455
2. Kao A. Poteet S. (2010). “Natural language processing and text mining” Ed. Springer ISBN: 9781849965583 9781846287541
3. Han J. Kamber M. Pei J. (2011). “Data mining : concepts and techniques” Ed. Elselvier. ISBN: 9780123814791 9789380931913 0123814790
4. Basu S. Davidson I. Wagstaff K. (2009). “Constrained clustering : advances in algorithms, theory, and applications” Ed. CRC Press ISBN: 9781584889960
5. LongB. Zhang Z, Yu P. (2010) “Relational data clustering : models, algorithms, and applications” Ed. Chapman & Hall/CRC ISBN: 9781420072617
6. Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall.(2011) Data mining : practical machine learning tools and techniques Ed. Elsevier ISBN: 9780123748560
7. Hernández J Ramírez M. Ferri C. (2004) “Introducción a la minería de datos” Ed. Pearson Educación : Prentice Hall ISBN: 9788420540917 8420540919
8. Dunham M. (2003) “Data mining introductory and advanced topics” Ed. Prentice Hall/Pearson Education ISBN: 0130888923
9. Growth R. (2000). “Data mining : building competitive advantage” Ed. Prentice Hall PTR ISBN: 0130862711
10. Feldman R. Sanger J. (2007). “The text mining handbook : advanced approaches in analyzing unstructured data” Ed. Cambridge University Press ISBN:
0521836573 9780521836579
11. Shmueli G. Patel N. Bruce P. (2010). “Data mining for business intelligence : concepts, techniques, and applications in Microsoft Office Excel with
XLMiner” Ed.Wiley ISBN: 9780470526828
12. Bratko I. (2001). “Prolog programming for artificial intelligence” Ed. Pearson
13. Fayyad U. (1996). Advances in knowledge discovery. Ed. Pearson ISBN: 0262560976
14. Pajares P. Sanz.M. (2006). “Inteligencia artificial e ingeniería del conocimiento” Ed. Alfa omega ISBN 9701511662
15. Palma J. Marin M. (2008). “Inteligencia artificial técnicas, métodos y aplicaciones”. Ed. McGraw-Hill ISBN 9788448156183
16. Beltran B (s/a), “Notas Mineria de Datos” , FCC
17. Vallejos S. (2006) “Mineria de datos” LSIC