Este documento explora el uso de la minería de datos como una herramienta para apoyar la selección de equipos de proyectos informáticos. Describe la minería de datos como un proceso multidisciplinario que extrae información valiosa de grandes volúmenes de datos. Señala que la minería de datos puede revelar patrones desconocidos en bases de datos de proyectos pasados que pueden usarse para tomar mejores decisiones sobre la composición de nuevos equipos. El objetivo es evaluar si la minería de datos puede extraer inform
Arquitectura de datos empresariales actividad 2CarlosTenelema1
Un Data Warehouse almacena datos históricos de múltiples fuentes para su análisis. Contiene datos integrados, temáticos e históricos que no son volátiles. Proporciona información útil para la toma de decisiones a través de herramientas de acceso a los datos. El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de identificar patrones significativos en los datos a través de técnicas como la clasificación, regresión, agrupamiento y generación de reglas. Los sistemas de gest
Este documento describe la minería de datos y sus procesos. La minería de datos se refiere a la extracción de conocimientos implícitos de grandes bases de datos mediante técnicas como la clasificación, la predicción y la segmentación. El proceso típico de minería de datos implica la selección y transformación de datos, la aplicación de técnicas de minería, la extracción de conocimientos y la interpretación de resultados.
El documento proporciona una introducción al término "minería de datos" y su evolución a través de los años, desde términos iniciales como "pesca de datos" hasta su uso más popular hoy en día. Explica que la minería de datos implica el análisis automático de grandes cantidades de datos para extraer patrones desconocidos y que involucra técnicas de bases de datos e inteligencia artificial. También resume los pasos típicos de un proyecto de minería de datos, incluida la comprensión del problema, obt
Este documento trata sobre la gestión del conocimiento y las tecnologías emergentes de la web. Presenta los objetivos de la gestión del conocimiento como formular una estrategia organizacional, implantar estrategias orientadas al conocimiento y promover la mejora continua de los procesos. También describe los modelos de gestión del conocimiento y herramientas como wikis, así como la importancia de la minería de datos en el proceso.
Este documento trata sobre la gestión del conocimiento y las tecnologías emergentes de la web. Presenta los objetivos de la gestión del conocimiento como formular una estrategia organizacional, implantar estrategias orientadas al conocimiento y promover la mejora continua de los procesos. También describe brevemente los modelos de gestión del conocimiento y la minería de datos para extraer información de los datos.
Este documento describe los conceptos de gestión del conocimiento y minería de datos. Explica que la gestión del conocimiento implica recolectar, transferir y administrar información y conocimiento para generar valor para una organización. También presenta diferentes modelos y herramientas para gestionar el conocimiento interno y externo de una empresa. Finalmente, resume los pasos del proceso de minería de datos para extraer conocimiento e información oculta de grandes conjuntos de datos.
Tema: Gestión del Conocimientos y Tecnologías emergentes
Integrantes: Daniel Ignacio Rodríguez Bautista, Borys Alexander Zúñiga Pullaguari, Edison David Cadena Zambrano.
Arquitectura de datos empresariales actividad 2CarlosTenelema1
Un Data Warehouse almacena datos históricos de múltiples fuentes para su análisis. Contiene datos integrados, temáticos e históricos que no son volátiles. Proporciona información útil para la toma de decisiones a través de herramientas de acceso a los datos. El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de identificar patrones significativos en los datos a través de técnicas como la clasificación, regresión, agrupamiento y generación de reglas. Los sistemas de gest
Este documento describe la minería de datos y sus procesos. La minería de datos se refiere a la extracción de conocimientos implícitos de grandes bases de datos mediante técnicas como la clasificación, la predicción y la segmentación. El proceso típico de minería de datos implica la selección y transformación de datos, la aplicación de técnicas de minería, la extracción de conocimientos y la interpretación de resultados.
El documento proporciona una introducción al término "minería de datos" y su evolución a través de los años, desde términos iniciales como "pesca de datos" hasta su uso más popular hoy en día. Explica que la minería de datos implica el análisis automático de grandes cantidades de datos para extraer patrones desconocidos y que involucra técnicas de bases de datos e inteligencia artificial. También resume los pasos típicos de un proyecto de minería de datos, incluida la comprensión del problema, obt
Este documento trata sobre la gestión del conocimiento y las tecnologías emergentes de la web. Presenta los objetivos de la gestión del conocimiento como formular una estrategia organizacional, implantar estrategias orientadas al conocimiento y promover la mejora continua de los procesos. También describe los modelos de gestión del conocimiento y herramientas como wikis, así como la importancia de la minería de datos en el proceso.
Este documento trata sobre la gestión del conocimiento y las tecnologías emergentes de la web. Presenta los objetivos de la gestión del conocimiento como formular una estrategia organizacional, implantar estrategias orientadas al conocimiento y promover la mejora continua de los procesos. También describe brevemente los modelos de gestión del conocimiento y la minería de datos para extraer información de los datos.
Este documento describe los conceptos de gestión del conocimiento y minería de datos. Explica que la gestión del conocimiento implica recolectar, transferir y administrar información y conocimiento para generar valor para una organización. También presenta diferentes modelos y herramientas para gestionar el conocimiento interno y externo de una empresa. Finalmente, resume los pasos del proceso de minería de datos para extraer conocimiento e información oculta de grandes conjuntos de datos.
Tema: Gestión del Conocimientos y Tecnologías emergentes
Integrantes: Daniel Ignacio Rodríguez Bautista, Borys Alexander Zúñiga Pullaguari, Edison David Cadena Zambrano.
Este documento describe la minería de datos como una técnica para extraer conocimiento y patrones de grandes conjuntos de datos. Explica que la minería de datos involucra etapas como la selección, preparación y análisis de datos, la aplicación de técnicas como redes neuronales, árboles de decisión y agrupamiento, y la interpretación de los resultados. Finalmente, discute ejemplos de cómo se usa la minería de datos en contextos como la detección de sospechosos por parte de la policía.
El documento trata sobre herramientas para el análisis de negocios como la minería y modelado de datos. Explica que la minería de datos es el proceso de analizar grandes cantidades de datos para descubrir patrones y relaciones útiles. También describe los elementos clave de la minería de datos como la preparación de datos, técnicas de modelado y la implementación de los modelos. Por otro lado, explica que el modelado de datos crea representaciones de las entidades y relaciones de datos de un negocio.
Electiva iii parcial 2 - 02-minería de datosArlin11
Este documento describe conceptos clave de minería de datos como procesos para analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones desconocidos, y realizar aprendizaje automático. Explica las características, técnicas y metodologías de minería de datos como CRISP-DM y SEMMA, incluyendo etapas como selección de datos, preprocesamiento, modelado, evaluación e interpretación. También define conceptos como modelos predictivos y métodos de pronóstico.
La minería de datos es el proceso de análisis de grandes conjuntos de datos para descubrir patrones desconocidos mediante métodos estadísticos y de aprendizaje automático. Se utiliza para extraer conocimiento útil de los datos y transformarlo en una estructura comprensible. Incluye etapas como la selección, preprocesamiento y transformación de datos, aplicación de técnicas como redes neuronales y árboles de decisión, y la interpretación y evaluación de los resultados.
Este documento presenta una introducción al tema de la minería de datos. Explica que la minería de datos permite extraer información oculta de grandes volúmenes de datos almacenados analizando patrones y relaciones. Describe las fases del proceso de minería de datos, que incluyen filtrado, selección de variables, extracción de conocimiento e interpretación. También menciona algunas aplicaciones como marketing, predicción y control de calidad.
La Minería de Datos en la Analítica PredictivaLPI ONG
El documento describe la minería de datos y su importancia en el análisis predictivo. La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y comportamientos en grandes volúmenes de datos usando computadoras e inteligencia artificial. Una metodología importante para proyectos de minería de datos es CRISP-DM, la cual divide el proceso en 6 etapas como entendimiento del negocio, preparación de datos, modelado y evaluación. Las técnicas comunes de minería de datos incluyen detección de anomalías, aprendizaje
Este documento describe la relación entre las matemáticas y la ciencia de datos. Explica que la ciencia de datos implica el uso de métodos matemáticos y estadísticos para analizar grandes cantidades de datos y extraer conocimiento. También describe el proceso de ciencia de datos, que incluye establecer objetivos, recopilar datos, preparar datos, explorar datos, modelar datos y presentar resultados. Además, explica conceptos como minería de datos, aprendizaje automático y sus diferentes enfoques.
Este documento presenta una introducción al concepto de Inteligencia de Negocios y Software de Gestión. Explica el proceso de Data Mining, incluyendo definiciones, herramientas, técnicas, ventajas y aplicaciones. Describe las etapas del proceso de Data Mining, que incluyen determinar objetivos, analizar datos, transformar datos, analizar resultados e interpretarlos. El documento concluye que el Data Mining puede ayudar a las organizaciones a desarrollar estrategias mediante el análisis de grandes cantidades de datos para obtener
Este documento describe un proyecto que implementa un data warehouse para analizar el rendimiento académico de estudiantes usando información histórica. Se utiliza el data warehouse como entrada para una red neuronal con el fin de predecir el número de asignaturas que aprobarán los estudiantes en el futuro basándose solo en su información académica previa. Los resultados muestran que es viable usar un data warehouse y redes neuronales para este tipo de análisis predictivo del rendimiento estudiantil.
El documento describe los conceptos clave de minería de datos e incluye las siguientes secciones: (1) definición de minería de datos, (2) proceso de minería de datos, (3) características principales, (4) aplicaciones, (5) extracción de conocimiento en bases de datos (KDD), (6) técnicas como clasificación, agrupamiento, asociación, y (7) herramientas de software como Weka.
El documento describe las principales técnicas de minería de datos, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales, árboles de decisión, algoritmos genéticos, clustering, predicción, análisis de enlaces, patrones secuenciales y Naive Bayes. Explica que estas técnicas crean modelos predictivos y descriptivos para extraer conocimiento e identificar patrones en grandes conjuntos de datos.
La minería de datos consiste en extraer información implícita de grandes conjuntos de datos. Se utilizan técnicas de inteligencia artificial y estadística para descubrir patrones en los datos que pueden predecir resultados o segmentar grupos. La minería de datos se aplica en diversos campos como negocios, fraude y comportamiento en internet para obtener conocimientos útiles.
Este documento describe los sistemas de información gerencial, incluyendo que son datos organizados que proveen significado, y que estos sistemas interactúan entre personas, datos, actividades y recursos para procesar datos e información para su distribución. También describe elementos clave como los orígenes en las ciencias de la computación y factores como recursos humanos que determinan su desempeño.
El documento trata sobre la minería de datos. Explica que la minería de datos consiste en extraer información oculta de grandes conjuntos de datos mediante el análisis matemático para deducir patrones y tendencias. Describe las cinco etapas del proceso KDD de extracción de conocimiento: selección de datos, preprocesamiento, transformación, minería de datos e interpretación. Finalmente, resume algunas de las técnicas comunes de minería de datos como redes neuronales, árboles de decisión, modelos estadístic
Fases y tareas del proceso de investigacion de informacion. MercadotecniaBeatrizLilianaCarrera
Este documento describe las cuatro fases del proceso de investigación de mercados. En la primera fase, se determina el problema de investigación y los objetivos. En la segunda fase, se elabora el diseño de investigación apropiado. En la tercera fase, se ejecuta el diseño de investigación recopilando y analizando datos. Finalmente, en la cuarta fase, se comunican los resultados. El documento también discute conceptos como datos primarios y secundarios, y las distintas fuentes y métodos de investigación.
Etapas del proceso de investigacion2_IAFJSRMauri Rojas
Instituto Academia de Formación Jurídica Simón Rodríguez
“Enseñanza Jurídica que transforma vidas”.
Somos una institución de Educación de Adultos, que germino legalmente el 17 de Julio del Año 2014, siendo registrada en el Ministerio del Poder Popular Para las Relaciones Interiores y Justicia, Servicio Autónomo de Registros y Notarias y ante los órganos educativos del Estado Venezolano, entre los que destacan el INCES y el Ministerio del Poder Popular para la Educación, dedicada a la formación continua de profesionales en el derecho, preparándolos para entender, comprender y desarrollar exitosamente su ejercicio jurídico.
Estamos ubicados en la Ciudad de Maracay Estado Aragua – Venezuela. www.iafjsr.com.ve
El documento habla sobre data mining y bases de datos. Explica que el data mining puede ayudar a las empresas a concentrarse en la información más importante al predecir tendencias y comportamientos. También describe algunas fuentes de datos, consideraciones para crear bases de datos, y métodos de data mining como redes neuronales y árboles de decisión para realizar predicciones.
La minería de datos apoya la vigilancia tecnológica y la inteligencia competitiva al extraer y analizar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes para identificar patrones y tomar decisiones con menor riesgo. La minería de datos utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático como redes neuronales para explorar los datos, definir patrones y validar los resultados. Esto permite monitorear el entorno externo, los competidores y las propias organizaciones para informar las estrategias de negocio.
El análisis de datos se originó en 1904 con el método de análisis de factores de Spearman y se define como el proceso de recopilar, limpiar y transformar datos para resaltar información útil y sacar conclusiones que ayuden en la toma de decisiones. Involucra etapas como la entrada, preparación y exploración de datos mediante métodos cualitativos, cuantitativos y predictivos, utilizando herramientas como Power BI y algoritmos para identificar patrones. Tiene muchas aplicaciones y ventajas como una mayor rapidez para tomar decisiones
La integración de información en las herramientas de Business IntelligenceJesús Tramullas
Este documento describe los conceptos clave de Business Intelligence (BI) e Integración de Información Empresarial (EII), incluyendo el análisis de datos, minería de datos, almacenes de datos, integración de aplicaciones y datos, y herramientas y estrategias para la integración de información. El objetivo final es proporcionar información unificada y en tiempo real a los usuarios para apoyar la toma de decisiones estratégicas.
Este documento presenta información sobre Pentaho, una herramienta de software libre para inteligencia de negocios. Se describe a Pentaho como una plataforma modular compuesta por múltiples programas que trabajan juntos para crear y distribuir soluciones de BI. También se explican algunas de las características y componentes clave de Pentaho como el reporting, análisis OLAP, tableros de mando, integración de datos, y Pentaho Data Integration.
Este documento presenta dos técnicas para modelar procesos ETL: (1) un enfoque orientado a procesos que utiliza diagramas de flujo y (2) un enfoque orientado a objetos basado en UML. El autor aplica la segunda técnica en un proyecto BI para apoyar la toma de decisiones en un proyecto educativo. El equipo eligió esta técnica debido a que UML ya era familiar y facilitaba la documentación. El modelo orientado a objetos capturó las fuentes de datos, transformaciones y carga en la bode
Este documento describe la minería de datos como una técnica para extraer conocimiento y patrones de grandes conjuntos de datos. Explica que la minería de datos involucra etapas como la selección, preparación y análisis de datos, la aplicación de técnicas como redes neuronales, árboles de decisión y agrupamiento, y la interpretación de los resultados. Finalmente, discute ejemplos de cómo se usa la minería de datos en contextos como la detección de sospechosos por parte de la policía.
El documento trata sobre herramientas para el análisis de negocios como la minería y modelado de datos. Explica que la minería de datos es el proceso de analizar grandes cantidades de datos para descubrir patrones y relaciones útiles. También describe los elementos clave de la minería de datos como la preparación de datos, técnicas de modelado y la implementación de los modelos. Por otro lado, explica que el modelado de datos crea representaciones de las entidades y relaciones de datos de un negocio.
Electiva iii parcial 2 - 02-minería de datosArlin11
Este documento describe conceptos clave de minería de datos como procesos para analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones desconocidos, y realizar aprendizaje automático. Explica las características, técnicas y metodologías de minería de datos como CRISP-DM y SEMMA, incluyendo etapas como selección de datos, preprocesamiento, modelado, evaluación e interpretación. También define conceptos como modelos predictivos y métodos de pronóstico.
La minería de datos es el proceso de análisis de grandes conjuntos de datos para descubrir patrones desconocidos mediante métodos estadísticos y de aprendizaje automático. Se utiliza para extraer conocimiento útil de los datos y transformarlo en una estructura comprensible. Incluye etapas como la selección, preprocesamiento y transformación de datos, aplicación de técnicas como redes neuronales y árboles de decisión, y la interpretación y evaluación de los resultados.
Este documento presenta una introducción al tema de la minería de datos. Explica que la minería de datos permite extraer información oculta de grandes volúmenes de datos almacenados analizando patrones y relaciones. Describe las fases del proceso de minería de datos, que incluyen filtrado, selección de variables, extracción de conocimiento e interpretación. También menciona algunas aplicaciones como marketing, predicción y control de calidad.
La Minería de Datos en la Analítica PredictivaLPI ONG
El documento describe la minería de datos y su importancia en el análisis predictivo. La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y comportamientos en grandes volúmenes de datos usando computadoras e inteligencia artificial. Una metodología importante para proyectos de minería de datos es CRISP-DM, la cual divide el proceso en 6 etapas como entendimiento del negocio, preparación de datos, modelado y evaluación. Las técnicas comunes de minería de datos incluyen detección de anomalías, aprendizaje
Este documento describe la relación entre las matemáticas y la ciencia de datos. Explica que la ciencia de datos implica el uso de métodos matemáticos y estadísticos para analizar grandes cantidades de datos y extraer conocimiento. También describe el proceso de ciencia de datos, que incluye establecer objetivos, recopilar datos, preparar datos, explorar datos, modelar datos y presentar resultados. Además, explica conceptos como minería de datos, aprendizaje automático y sus diferentes enfoques.
Este documento presenta una introducción al concepto de Inteligencia de Negocios y Software de Gestión. Explica el proceso de Data Mining, incluyendo definiciones, herramientas, técnicas, ventajas y aplicaciones. Describe las etapas del proceso de Data Mining, que incluyen determinar objetivos, analizar datos, transformar datos, analizar resultados e interpretarlos. El documento concluye que el Data Mining puede ayudar a las organizaciones a desarrollar estrategias mediante el análisis de grandes cantidades de datos para obtener
Este documento describe un proyecto que implementa un data warehouse para analizar el rendimiento académico de estudiantes usando información histórica. Se utiliza el data warehouse como entrada para una red neuronal con el fin de predecir el número de asignaturas que aprobarán los estudiantes en el futuro basándose solo en su información académica previa. Los resultados muestran que es viable usar un data warehouse y redes neuronales para este tipo de análisis predictivo del rendimiento estudiantil.
El documento describe los conceptos clave de minería de datos e incluye las siguientes secciones: (1) definición de minería de datos, (2) proceso de minería de datos, (3) características principales, (4) aplicaciones, (5) extracción de conocimiento en bases de datos (KDD), (6) técnicas como clasificación, agrupamiento, asociación, y (7) herramientas de software como Weka.
El documento describe las principales técnicas de minería de datos, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales, árboles de decisión, algoritmos genéticos, clustering, predicción, análisis de enlaces, patrones secuenciales y Naive Bayes. Explica que estas técnicas crean modelos predictivos y descriptivos para extraer conocimiento e identificar patrones en grandes conjuntos de datos.
La minería de datos consiste en extraer información implícita de grandes conjuntos de datos. Se utilizan técnicas de inteligencia artificial y estadística para descubrir patrones en los datos que pueden predecir resultados o segmentar grupos. La minería de datos se aplica en diversos campos como negocios, fraude y comportamiento en internet para obtener conocimientos útiles.
Este documento describe los sistemas de información gerencial, incluyendo que son datos organizados que proveen significado, y que estos sistemas interactúan entre personas, datos, actividades y recursos para procesar datos e información para su distribución. También describe elementos clave como los orígenes en las ciencias de la computación y factores como recursos humanos que determinan su desempeño.
El documento trata sobre la minería de datos. Explica que la minería de datos consiste en extraer información oculta de grandes conjuntos de datos mediante el análisis matemático para deducir patrones y tendencias. Describe las cinco etapas del proceso KDD de extracción de conocimiento: selección de datos, preprocesamiento, transformación, minería de datos e interpretación. Finalmente, resume algunas de las técnicas comunes de minería de datos como redes neuronales, árboles de decisión, modelos estadístic
Fases y tareas del proceso de investigacion de informacion. MercadotecniaBeatrizLilianaCarrera
Este documento describe las cuatro fases del proceso de investigación de mercados. En la primera fase, se determina el problema de investigación y los objetivos. En la segunda fase, se elabora el diseño de investigación apropiado. En la tercera fase, se ejecuta el diseño de investigación recopilando y analizando datos. Finalmente, en la cuarta fase, se comunican los resultados. El documento también discute conceptos como datos primarios y secundarios, y las distintas fuentes y métodos de investigación.
Etapas del proceso de investigacion2_IAFJSRMauri Rojas
Instituto Academia de Formación Jurídica Simón Rodríguez
“Enseñanza Jurídica que transforma vidas”.
Somos una institución de Educación de Adultos, que germino legalmente el 17 de Julio del Año 2014, siendo registrada en el Ministerio del Poder Popular Para las Relaciones Interiores y Justicia, Servicio Autónomo de Registros y Notarias y ante los órganos educativos del Estado Venezolano, entre los que destacan el INCES y el Ministerio del Poder Popular para la Educación, dedicada a la formación continua de profesionales en el derecho, preparándolos para entender, comprender y desarrollar exitosamente su ejercicio jurídico.
Estamos ubicados en la Ciudad de Maracay Estado Aragua – Venezuela. www.iafjsr.com.ve
El documento habla sobre data mining y bases de datos. Explica que el data mining puede ayudar a las empresas a concentrarse en la información más importante al predecir tendencias y comportamientos. También describe algunas fuentes de datos, consideraciones para crear bases de datos, y métodos de data mining como redes neuronales y árboles de decisión para realizar predicciones.
La minería de datos apoya la vigilancia tecnológica y la inteligencia competitiva al extraer y analizar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes para identificar patrones y tomar decisiones con menor riesgo. La minería de datos utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático como redes neuronales para explorar los datos, definir patrones y validar los resultados. Esto permite monitorear el entorno externo, los competidores y las propias organizaciones para informar las estrategias de negocio.
El análisis de datos se originó en 1904 con el método de análisis de factores de Spearman y se define como el proceso de recopilar, limpiar y transformar datos para resaltar información útil y sacar conclusiones que ayuden en la toma de decisiones. Involucra etapas como la entrada, preparación y exploración de datos mediante métodos cualitativos, cuantitativos y predictivos, utilizando herramientas como Power BI y algoritmos para identificar patrones. Tiene muchas aplicaciones y ventajas como una mayor rapidez para tomar decisiones
La integración de información en las herramientas de Business IntelligenceJesús Tramullas
Este documento describe los conceptos clave de Business Intelligence (BI) e Integración de Información Empresarial (EII), incluyendo el análisis de datos, minería de datos, almacenes de datos, integración de aplicaciones y datos, y herramientas y estrategias para la integración de información. El objetivo final es proporcionar información unificada y en tiempo real a los usuarios para apoyar la toma de decisiones estratégicas.
Este documento presenta información sobre Pentaho, una herramienta de software libre para inteligencia de negocios. Se describe a Pentaho como una plataforma modular compuesta por múltiples programas que trabajan juntos para crear y distribuir soluciones de BI. También se explican algunas de las características y componentes clave de Pentaho como el reporting, análisis OLAP, tableros de mando, integración de datos, y Pentaho Data Integration.
Este documento presenta dos técnicas para modelar procesos ETL: (1) un enfoque orientado a procesos que utiliza diagramas de flujo y (2) un enfoque orientado a objetos basado en UML. El autor aplica la segunda técnica en un proyecto BI para apoyar la toma de decisiones en un proyecto educativo. El equipo eligió esta técnica debido a que UML ya era familiar y facilitaba la documentación. El modelo orientado a objetos capturó las fuentes de datos, transformaciones y carga en la bode
El documento describe la minería de datos y sus aplicaciones. Explica que la minería de datos es la extracción automática de información predictiva escondida en bases de datos mediante el uso de algoritmos. También describe varias técnicas de minería de datos como redes neuronales, árboles de decisión y reglas de asociación y sus usos. Finalmente, señala algunas aplicaciones comunes de la minería de datos en empresas.
El documento describe las principales etapas del proceso de minería de datos conocido como KDD (Knowledge Discovery from Databases). Explica que KDD tiene como objetivo encontrar conocimiento útil a partir de grandes conjuntos de datos mediante algoritmos. A continuación, describe las distintas etapas del proceso KDD, incluyendo la selección de datos, preprocesamiento, transformación, minería de datos, evaluación e interpretación.
Consideraciones ciberseguridad para empresasVAOC1984
Este documento presenta una conferencia sobre consideraciones de ciberseguridad para empresas durante la situación actual de COVID-19. Se discuten temas como la migración a la nube, los riesgos del teletrabajo, y recomendaciones como capacitar a empleados sobre phishing. Expertos en ciberseguridad comparten estadísticas sobre incidentes cibernéticos en Colombia y los tipos de amenazas más comunes como phishing, malware y ataques web.
Este documento presenta una serie de ejercicios para aprender Visual Basic .NET 2010, incluyendo procedimientos para crear proyectos de consola y aplicaciones, y ejemplos de código para realizar cálculos matemáticos, solicitar y mostrar datos de usuario, y más.
Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
Descarga el Catálogo General de Tarifas 2024 de Vaillant, líder en tecnología para calefacción, ventilación y energía solar térmica y fotovoltaica. En Amado Salvador, como distribuidor oficial de Vaillant, te ofrecemos una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador para tus proyectos de climatización y energía.
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La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
Todo sobre la tarjeta de video (Bienvenidos a mi blog personal)AbrahamCastillo42
Power point, diseñado por estudiantes de ciclo 1 arquitectura de plataformas, esta con la finalidad de dar a conocer el componente hardware llamado tarjeta de video..
para programadores y desarrolladores de inteligencia artificial y machine learning, como se automatiza una cadena de valor o cadena de valor gracias a la teoría por Manuel Diaz @manuelmakemoney
1. Ingrid Wilford Rivera, Ingeniera
Informática, Instructora, Centro de
Estudios de Ingeniería de Sistemas
(CEIS), Instituto Superior Politécnico
José Antonio Echeverría, Cujae,
Ciudad de La Habana, Cuba
e-mail:ingrid@ceis.cujae.edu.cu.
Resumen / Abstracts
El proceso de adquisición o selección de equipos, dentro del área de la gestión de los recursos
humanos de proyectos informáticos se considera un elemento crítico para garantizar el éxito.
Lograr una selección idónea del capital humano de un equipo de desarrollo implica un análisis
profundo de las características y resultados de proyectos concluidos, así como de las medidas y
evaluaciones del desempeño individual y colectivo. En el presente trabajo se expone el estudio
realizado con el propósito de valorar la aplicabilidad de la minería de datos para el reconocimiento
y extracción de información desconocida, que apoye la toma de decisiones vinculadas a dicho
proceso.
The process of acquisition or selection of teams, inside the human resources management area of
informatics projects is considered a critical issue to guarantee the success. Accomplishing a
suitable selection of the human resources of a development team implies a profound analysis of
the features and results of finished projects, and also of the measures and evaluations of the
individual and collective performance. The aim of this research is to assess the data mining
application in the recognition and extraction of unknown information, in order to support the
decisions taking involved in this process.
Palabras clave / Key words
Selección de equipos, recursos humanos, proyectos informáticos, minería de datos
Selection of teams, human resources, informatics projects, data mining
MINERÍA DE DATOS: HERRAMIENTA DE APOYO
EN LA SELECCIÓN DE EQUIPOS DE PROYECTOS
INFORMÁTICOS
Informática
Recibido:mayo del 2006
Aprobado:julio del 2006
INTRODUCCIÓN
Como consecuencia del crecimiento en el volumen y complejidad de los productos de software,
los proyectos se desarrollan fundamentalmente en equipos de personas, de ahí la importancia de
formar equipos de proyectos sólidos y exitosos.1
Utilizando metodologías como PSP (Personal Software Process, Proceso de Software
Personal) 2
y TSP (Team Software Process, Proceso de Software en Equipo),3
es posible obtener
numerosos datos que pueden resultar de gran utilidad para apoyar la toma de decisiones en el
proceso de adquisición o selección de equipos de proyectos.1
Sin embargo, esta valiosa información
histórica puede ser ignorada; pues se dificulta su análisis, debido al volumen de información y el
poco tiempo del que disponen los gerentes de proyectos informáticos. Por esta razón, la selección
estratégica de equipos de proyectos se ve obstaculizada, lo cual atenta contra la estabilidad y el
desarrollo exitoso de las empresas cubanas de software.
El presente trabajo tiene como objetivo general: Valorar la aplicabilidad de la minería de datos
para el reconocimiento y extracción de información desconocida, que apoye la toma de decisiones
relativas al proceso de selección de equipos de proyectos de software.
2. 8 Industrial/Vol. XXVII/No. 2-3/2006
I. WILFORD
La minería de datos es un campo multidisciplinario que se ha
desarrollado como extensión de otras tecnologías: bases de datos,
recuperación de información, estadística, aprendizaje automático,
visualización, sistemas de tomas de decisiones, computación
paralela y otras. Es por ello que, la investigación y los avances en
la minería de datos se nutren de los que se producen en estas
áreas relacionadas. De estas disciplinas que contribuyen a la
minería de datos, el aprendizaje automático, es el área de la
inteligencia artificial que se ocupa de desarrollar algoritmos
capaces de aprender, y constituye, junto con la estadística, el
corazón del análisis inteligente de los datos.
MINERÍADE DATOSYDESCUBRIMIENTO
DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS
Existen numerosas definiciones de minería de datos (MD):
Usama Fayyad, la define como un proceso no trivial de
identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible
de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los
datos.4
En esencia, la minería de datos, es un mecanismo de
explotación y análisis, consistente en la búsqueda y extracción
de información valiosa en grandes volúmenes de datos.5,6
Los
data warehouses (DW) o data marts (DM) proporcionan la
información histórica necesaria, con la cual operan los algoritmos
de minería de datos.6,7
La minería de datos revela patrones o asociaciones que
generalmente eran desconocidos, por lo que algunos autores le
llaman también descubrimiento de conocimiento en las bases de
datos o knowledge discovery in databases (KDD); sin embargo,
muchos autores se refieren al proceso de minería de datos como
una etapa, como la aplicación de algoritmos para extraer patrones
de datos, y nombran KDD al proceso completo (identificación
del problema, preprocesamiento, minería de datos,
posprocesamiento).5,6
En el proceso de KDD, una vez identificado el problema y
efectuado el preprocesamiento se van definiendo las posibles
tareas a realizar.8
ACTIVIDADES OTAREAS QUE INCLUYE
LAMINERÍA DE DATOS
Las actividades de minería de datos combinan la tecnología
de bases de datos y data warehousing, con técnicas de
aprendizaje automático y estadística. Son muy diversas las
clasificaciones halladas en la bibliografía consultada, referentes
a las posibles tareas de MD. Una primera es la siguiente:4,7
• Tareas descriptivas
• Tareas predictivas
Las tareas descriptivas tienen como objetivo transformar el
conjunto modelo (model set) en informaciones precisas, que
reflejen las propiedades más relevantes y generalidades de los
datos.6
Estas tareas de MD, construyen modelos sobre patrones
de hechos ocurridos en el pasado para su presentación de una
forma comprensible.
Las tareas predictivas, sin embargo, construyen modelos
sobre datos ocurridos en el pasado para predecir el
comportamiento de nuevos conjuntos de datos (score sets), los
cuales pueden corresponderse o no con hechos futuros.6
Otra clasificación, más desglosada que la anterior, es la
siguiente:5,6,9
1. Clasificación.
2. Estimación.
3. Predicción.
4. Determinar grupos afines o reglas de asociación.
5. Clustering o agrupamiento.
6. Descripción y visualización o tareas de preprocesamiento.
La clasificación, estimación y predicción se agrupan con el
calificativo de minería de datos directa (MDD) o métodos
supervisados; mientras que las tres restantes actividades
(determinar grupos afines o reglas de asociación, clustering y
descripción y visualización) conforman el grupo de minería de
datos indirecta (MDI) o métodos no supervisados.5,6
En el caso
de la MDD el objetivo está bien determinado, a diferencia de la
MDI, en la que no se tienen claro los resultados que se desean
obtener.9
La clasificación consiste en identificar características de un
objeto o registro con el propósito de asignarle una clase o categoría
predefinida. Su propósito es descubrir si una instancia del
conjunto de ocurrencias (data set), pertenece a una de varias
clases previamente definidas. Para ello se requiere construir un
modelo de clasificación. La salida obtenida la componen valores
discretos: clases. En la práctica, estas clases son usualmente
definidas a partir de valores específicos de determinadas variables
o campos.5,6
Las actividades de clasificación pueden tener un enfoque
tanto descriptivo como predictivo. En el primer caso, se desea
conocer las variables y valores más significativos de las instancias
de cada tipo de clase. Mientras que, en el segundo caso, se
desea explorar las características de una nueva instancia y
asignarle una de las clases predefinidas.5,6
La estimación es semejante a la clasificación, pero la salida la
constituyen valores continuos. En algunos casos es posible hacer
estimación y posteriormente clasificación.6,9
Por ejemplo:
estimaciones de altura, gastos, salarios, etcétera.
Los valores estimados por estas técnicas pudieran incluso
ser utilizados para ordenar las instancias en un score set,6
y luego
seleccionar las mejores, según el problema a resolver.
La predicción es similar a las dos anteriores, con la
particularidad de que la salida, sea continua o discreta, no ha
ocurrido: la variable estimada o la clase asignada se refiere a un
evento que ocurrirá en el futuro.6,9
Por otra parte, la actividad de MDI: Determinar grupos afines
o reglas de asociación, se encarga de descubrir fenómenos que
ocurren de conjunto, aunque se desconoce el tipo de relación
causal que existe entre estos. A partir de los grupos afines
identificados, es posible generar reglas de asociación entre los
datos.6
3. Industrial/Vol. XXVII/No. 2-3/2006 9
MINERÍA DE DATOS: HERRAMIENTA DE APOYO EN LA SELECCIÓN DE EQUIPOS DE PROYECTOS INFORMÁTICOS
Las tareas de clustering o agrupamiento, tienen el propósito
de formar subgrupos homogéneos (clusters), a partir de un grupo
diverso, según el grado de semejanza entre ellos. El significado
de los grupos identificados, de existir, es una tarea del usuario.
Clasifica también como MDI, ya que se desconoce la cantidad y
el significado de los grupos que se obtendrán.6
Existen dos tipos de técnicas de clustering, aquellas que crean
una colección de grupos y las que generan una jerarquía de
clusters. La jerarquía de clusters se justifica por el hecho de que
al ser el clustering una actividad de MDI, sigue una estrategia no
supervisada, no existe una respuesta absolutamente correcta.6
Por último, la descripción y visualización o las tareas de
preprocesamiento, son una actividad de MDI muy importante,
pues su aplicación permite enfocar las restantes actividades de
minería de datos.
MINERÍADE DATOSYSU POSIBLE
APLICACIÓN EN LA SELECCIÓN DE
EQUIPOS DE PROYECTOS INFORMÁTICOS
El campo de acción de la MD es muy amplio y variado. Son
numerosos los ejemplos en los que esta puede ser usada para
resolver problemas muy importantes: en la industria farmacéutica
como herramienta de investigación, en el deporte, en campañas
de marketing, en la bioinformática, en la construcción de sistemas
expertos, en la obtención y validación de modelos de estimación
de software, en el control y análisis del tráfico, entre muchas
otras aplicaciones.6,10
En el ámbito de la gestión de proyectos informáticos, una vez
definido un nuevo proyecto, se requiere seleccionar el equipo
que lo va a desarrollar. Para ello es conveniente considerar
características, roles definidos y resultados de los proyectos
realizados semejantes al nuevo, plantilla de roles a emplear,
experiencia de los desarrolladores en el desempeño de estos roles,
idoneidad y grado de afinidad entre ellos para el trabajo en equipo.
En este sentido, es posible definir los siguientes pasos o tareas
esenciales en el proceso de selección de equipos de proyectos
informáticos:
1. Identificar grupos de proyectos semejantes ya concluidos.
2. Clasificar el nuevo proyecto de software de acuerdo con los
grupos de proyectos semejantes previamente identificados.
3. Seleccionar plantilla de roles a ocupar por los integrantes
del equipo de proyecto.
4. Agrupar los ingenieros de la empresa según los roles que
requiera el equipo de proyecto. Cada grupo concentrará a los
individuos con habilidades demostradas en el desempeño del rol
correspondiente.
5.Estimarlaidoneidad decadaunodelosingenierosagrupados
por roles. Dicha idoneidad debe considerar: habilidades,
motivación, experiencia en proyectos semejantes y probabilidad
de tener un desempeño exitoso en el nuevo proyecto. Constituye
un valor numérico.
6. Ordenar los ingenieros de cada uno de los grupos de acuerdo
con la idoneidad estimada.
7. Determinar grupos de ingenieros afines, que se
complementen y armonicen entre sí. Los ingenieros candidatos a
agrupar son los ya seleccionados previamente y organizados
por roles.
Llevar a cabo estas acciones cada vez que se defina un nuevo
proyecto, puede llegar a ser una labor muy compleja e ineficiente
si se realiza por los métodos tradicionales, considerando el
volumen de datos históricos y el poco tiempo del que disponen
los gerentes de proyectos, por lo que la aplicación de técnicas de
minería de datos resulta favorable y necesaria.
A continuación se propone, de acuerdo con las tareas definidas
previamente, las técnicas de MD que podrían usarse en cada
caso.
Identificar grupos de proyectos semejantes
ya concluidos y clasificar el nuevo proyecto
de software
Utilizar clustering jerárquico para agrupar los proyectos ya
concluidos según el grado de semejanza entre estos y asignar el
nuevo proyecto a uno de los grupos que se determinen, de
acuerdo también con la función de semejanza que se defina.
Constituye una tarea de MDI, ya que se desconoce la cantidad y
el significado de los grupos de proyectos que se obtendrán.
Seleccionar plantilla de roles
En este caso se propone emplear técnicas de resumen o
visualización, para mostrar los roles definidos en los proyectos
semejantes al nuevo y facilitar la selección de la plantilla de roles
a emplear. El gerente de proyectos podrá observar patrones y
generalidades a partir de los roles asignados en los proyectos
semejantes al nuevo y de acuerdo con ello, seleccionar la plantilla
de roles a emplear.
Crear grupos de ingenieros por roles
Emplear la técnica de clasificación para clasificar los
ingenieros en uno de los roles de la plantilla seleccionada,
según las habilidades y competencias demostradas en el
desempeño de estos roles. La salida, en este caso, son clases,
valores discretos.
Estimar idoneidad y ordenar los ingenieros
en cada grupo
En este caso se propone utilizar la estimación, ya que el
objetivo es asignar un valor numérico (salida continua)
correspondiente a la idoneidad (considera: habilidades,
motivación, experiencia en proyectos semejantes y
probabilidad de tener un desempeño exitoso en el nuevo
proyecto; constituye un valor numérico) de cada ingeniero.
Posteriormente basado este valor se ordenan los objetos o
registros y se realiza una clasificación por idoneidad (alta,
media, baja).
4. 10 Industrial/Vol. XXVII/No. 2-3/2006
I. WILFORD
Determinar grupos de ingenieros afines
Para determinar el grado de afinidad entre los ingenieros
candidatos a formar el equipo de proyecto, se propone combinar
las actividades de clustering jerárquico con determinación de
grupos afines o reglas de asociación, considerando resultados
individuales y colectivos alcanzados en proyectos realizados,
resultados de evaluaciones, encuestas o test de afinidad
efectuados.
CONCLUSIONES
En esencia, la minería de datos es un mecanismo de explotación
y análisis, consistente en la búsqueda y extracción de información
valiosa en grandes volúmenes de datos. Las actividades de minería
de datos combinan la tecnología de bases de datos y almacenes
de datos, con técnicas de aprendizaje automático y estadística.
Se considera adecuada la clasificación de tareas de minería de
datos, en seis categorías: tareas de clasificación, estimación,
predicción, determinación de grupos afines o reglas de asociación,
clustering o agrupamiento y descripción y visualización (tareas
de preprocesamiento).
En el proceso de selección de equipos de proyectos
informáticos, se considera necesaria la aplicación de técnicas de
minería de datos para descubrir relaciones ocultas entre los datos
almacenados, e información desconocida, que resulte de utilidad
para la toma de decisiones.
Para apoyar dicho proceso, y de acuerdo con la clasificación
de tareas de minería de datos aceptada, se propone emplear las
siguientes actividades de minería de datos: clasificación,
estimación, determinar grupos afines o reglas de asociación,
clustering jerárquico y resumen o visualización, como se describe
previamente.
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