influencia
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I
itaLos 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.
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Proyecto de Fin de Carrera
Este documento describe un proyecto de fin de carrera para ampliar el programa Elvira con análisis de sensibilidad en diagramas de influencia. Explica los tipos de análisis de sensibilidad, el modelo de desarrollo seguido, y las modificaciones realizadas al modelo de red y al código de Elvira para implementar diferentes análisis de sensibilidad como diagramas de tornado, araña y tablas de relevancia. El objetivo del proyecto fue proveer a Elvira la capacidad de realizar análisis de sensibilidad sobre
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
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pyc
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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.
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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.
2.4
El modelo multidimensional describe la organización de la información en un almacén de datos mediante la agregación de medidas a lo largo de dimensiones. Las dimensiones representan perspectivas de los datos y se relacionan en jerarquías, mientras que las medidas son valores numéricos que representan agregaciones de datos producidos por el funcionamiento de una empresa. El esquema multidimensional se representa comúnmente mediante un esquema en estrella.
datamining
Data mining es la extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante. Existen tres áreas principales de trabajo en data mining: ingeniería del conocimiento, clasificación y resolución de problemas. No existe una única técnica mejor y los ambientes KDD deben soportar diferentes tipos de técnicas.
OLAP
El documento habla sobre definiciones de OLAP, procesos de requerimientos, características de dimensiones como atributos correlacionados, dimensiones degeneradas y dimensiones basura. También describe tablas de dimensiones que contienen llaves primarias y relaciones de uno a muchos con tablas de hechos, así como columnas de descripción y atributos. Finalmente, menciona componentes de Microsoft para almacenes de datos y servicios OLAP.
DWH
Un 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.
SUBSISTEMAS
Este documento describe los componentes principales de un sistema que incluye un subsistema de gestión de datos, un subsistema de gestión del modelado, un subsistema de gestión del conocimiento y un subsistema de interfaz de usuario, así como los requerimientos de hardware necesarios.
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