Metodologías para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos : un estudio comparativo
| Autor Principal: | |
|---|---|
| Otros autores o Colaboradores: | , |
| Formato: | Tesis |
| Lengua: | español |
| Datos de publicación: |
2013
|
| Temas: | |
| Acceso en línea: | http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1202 Consultar en el Cátalogo |
| Descripción Física: | 111 p. : il. |
Tabla de Contenidos:
- 1. Introducción
- 1.1. Objetivo de la tesis
- 1.2. Organización de la tesis
- 1.3. Publicaciones vinculadas a esta tesis
- 2. Metodologías para minería de datos
- 2.1. KDD
- 2.2. SEMMA
- 2.3. CRISP–DM
- 2.4. Catalyst
- 2.5. Análisis de la estructura de cada enfoque
- 2.6. ¿Metodologías o modelos de proceso?
- 3. Un Marco Comparativo
- 3.1. Aspecto 1: Nivel de detalle en las actividades de cada fase
- 3.2. Aspecto 2: Escenarios de aplicación
- 3.3. Aspecto 3: Actividades específicas que componen cada fase
- 3.4. Aspecto 4: Actividades de dirección del proyecto
- 3.5. Consideraciones sobre la utilización del marco comparativo
- 4. Un caso de estudio
- 4.1. Descripción del caso de estudio
- 4.2. Análisis y Comprensión del Negocio
- 4.3. Selección y Preparación de los Datos
- 4.4. Modelado
- 4.5. Evaluación
- 4.6. Implementación
- 5. Comparación De Las Metodologías Crisp-Dm Y Catalyst
- 5.1. Evaluación del nivel de detalle en las actividades de cada fase
- 5.2. Evaluación de los escenarios de aplicación
- 5.3. Evaluación de las actividades específicas en cada fase
- 5.4. Evaluación de las actividades para la dirección del proyecto
- 5.5. Evaluación final
- 6. Conclusiones y trabajos futuros
- Anexo. Técnicas De Minería De Datos
- Arboles de decisión
- Vecino más próximo (Nearest neighbors)
- Clasificador Naive Bayes
- Regresión Logística Binaria
- Referencias