Integración de los algoritmos de minería de datos 1R, PRISM E ID3 A POSTGRESQL

Aranda, Yadira Robles; Sotolongo, A. R.

doi:10.4301/s1807-17752013000200012

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“…Rama biológica, aplicaciones educacionales y financieras, procesos industriales, policiales y políticos. Se trata de actividades mediante las cuales se identifican patrones ocultos (Fayyad, 1996;Lobaina & Suárez, 2018, Cabena, et al, 1998. Además de lo anterior, es una fase exploratoria de datos para identificar relaciones sin un objetivo particular (IBM, 2012).…”

Section: Minería De Datosunclassified

“…Por ello, es necesario extraer conocimiento a través de datos existentes, de manera específica se requiere de una minería de datos que permita conocer patrones antes ocultos en los datos (e.g. Aranda y Sotongo, 2013; Lobaina & Suárez, 2018). Por lo que se requiere de herramientas que permitan el análisis de diversas fuentes de datos y optimización de la información existente.…”

Section: Introductionunclassified

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Ensayos 2018. Análisis Multivariante con Enfoque Dependiente en las Ciencias de la Administración como base para la Innovación

2019

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La presente obra, Ensayos 2018, Análisis Multivariante con Enfoque Dependiente en las Ciencias de la Administración como base para la Innovación, pretende reunir una serie de ensayos elaborados por los estudiantes del Doctorado de Ciencias de la Administración (DCA) del Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas (CUCEA) de la Universidad de Guadalajara (UdeG), basados en lo aprendido en la asignatura de Investigación Cuantitativa I. Dichos ensayos, se orientan en principio a realizar un ejercicio de disertación que refuerce ya sea su tesis o se configure como una contribución a la materia, resaltando la pertinencia de su redacción, conceptualizando y proponiendo los modelos revisados como desarrollo de su disertación. Lo anterior sirve como base para realizar la discusión que permite aclarar la contribución esperada para finalmente, concluir en puntos esenciales que sirvan al lector y al expositor, para estudios posteriores. Es así, que esta obra se desglosa en diez ensayos, donde la primera obra, Herramientas de análisis multivariante predictivo y minería de datos con SPSS Modeler y Statistic, estudio comparativo, representa una excelente oportunidad al lector para que se familiarice con el software SPSS como la herrmienta más utilizada en las ciencias sociales y de la salud en cuanto a las herramientas de estadística inferencial, siendo muy valiosa su aportación en cuanto a los alcances determinados de cada versión de SPSS. La segunda contribución, La importancia de la técnica de regresión lineal simple en el área de las ciencias económico-administrativas, es un gran referente de la utilidad que representan las técnicas paramétricas de proyección basadas en la regresión lineal evidenciando su uso actual, mediante un amplio estudio bibliométrico y su opor-tunidad de uso en las ciencias económico administrativas. El tercer ensayo, Software como herramientas para métodos de prospectiva estratégica: MICMAC, presenta las justificaciones y bases pertinentes muy valiosas sobre cómo realizar estudios de prospectiva con este software, aclarando los alcances de herramientas informáticas adicionales, que permiten precisar los escenarios futuros posibles, probables y deseables mediante: MACTOR, MORPHOL, MULTIPOLAR y SMIC Al respecto del trabajo número cuatro, Análisis comparativo entre regresión lineal múltiple-mínimos cuadrados parciales y su aplicación en las ciencias economico-administrativas, se resalta su valor en la contribución de realizar comparativos de alcance que permitan a los lectores, conocer de los alcances y los impactos de ambas técnicas al determinarse recomendaciones de uso en el campo, con la técnica de mínimos cuadrados que está cobrando de manera sostenida una mayor importancia. El quinto ensayo, Regresión lineal aplicada: análisis de la responsabilidad social empresarial, muestra su pertinencia al realizar un analisis bibliométrico amplio y profundo de las contribuciones de la técnica de regresiçon lineal en el ámbito de la responsabilidad social empresarial comparando cuatro modelos relacionados y discutiendo el impacto de las variables descubiertas. El sexto trabajo, Técnicas de análisis multivariante para la validación de un modelo conceptual de transformación de organización lineal a exponencial, revela la importancia de su aportación al verificar modelos previos de organización exponencial en el que se exponen la variables que se han discutido al momento para hacer una propuesta original de un nuevo modelo, basado en los constructos producto de la revisión del estado del arte. La séptima obra, Correlación de variables de la competitividad a partir de la aplica-ción de análisis multivariables de técnicas dependientes (Regresión Lineal Múltiple), hace una disertación sobre los diversos modelos que abordan la competitividad mediante un análisis bibliométrico amplio y profundo que le permite comparar seis modelos con sus variables correspondientes y discutir la propuesta de un modelo original, como consecuencia de ello. El octavo ensayo, El análisis multivariante como herramienta para medir los procesos de administración de recursos humanos y con la gestión del conocimiento y su relación con la innovación, está basado en un análisis bibliométrico extenso y profundo que muestra la oportunidad de aportar en las relaciones que se tienen de los diversos procesos de administración de recursos humanos y la gestión del conoci-miento en la innovación, mediante una propuesta original, que se basa en modelos previos publicados al respecto. El noveno trabajo, El uso de técnicas estadísticas multivariantes mediante el análisis discriminante, aplicado en los negocios, las empresas y organizaciones en general, cumple con el reto de hacer la discusión de modelos y variables que explican las relaciones que se presentan en los negocios, empresas y organizaciones desde el punto de vista financiero, de ahí el valor que representa la propuesta de este ensayo. El décimo ensayo, Investigaciones científicas en RH: El desafío que los profesiona-les deben encarar, informa de la oportunidad que se tiene en el área de recursos hu-manos de proponer modelos que permian descubrir los principales determinantes que expliquen las diversas relaciones a las que se someten los sujetos, a partir del análisis multivariante. Es deseo de la coordinación del presente trabajo, que este contribuya al ánimo del lector por conocer los proyectos que se desarrollan e informar de las oportunidades que se muestran, con el fin de dar seguimiento a la evolución de los mismos en su estancia en el posgrado.

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Section: Minería De Datosunclassified

Section: Introductionunclassified

Ensayos 2018. Análisis Multivariante con Enfoque Dependiente en las Ciencias de la Administración como base para la Innovación

2019

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“…Sua implementação divide-se em uma sequência de fases, entre as quais se têm: a seleção, o pré-processamento, a transformação, a interpretação e avaliação e a mineração propriamente dita 21 . A aplicação de data mining traz muito mais facilidade na interpretação ou transformação dos dados em informação, possibilitando às pessoas de interesse informações importantes de forma mais rápida 22 .…”

Section: Modelagem Computacional Baseada Em Imagens Digitaisunclassified

“…A parte física do protótipo é capaz de se acoplar a determinados modelos de aparelhos de celular, integrando melhores lentes ou microhardwares não presentes ou fabricados para casos específicos, conforme Figura 1. que por sua vez tem como objetivo transformar um grande volume de dados em uma informação que possa ser interpretada de forma definitiva para tomadas de decisões estratégicas por algum gestor [20][21][22] .…”

Section: Introductionunclassified

Desenvolvimento de uma ferramenta mobile para teste Elisa em microcircuitos e detecção de cores com inteligência artificial

Campara¹

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Métodos De Clasificación en Minería De Datos Meteorológicos

Rivera

Lema

Freire

et al. 2018

Perf

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Uno de los objetivos de la minería de datos es la clasificación, la cual tiene como fin clasificar una variable dentro de una de las categorías de una clase. En este trabajo se consideraron variables meteorológicas de la estación Cumandá. Con el objetivo de determinar el modelo adecuado al conjunto de datos, se aplicaron los modelos de clasificación: Naive Bayes, CN2 Rule Induction, K-NN, Tree y Random Forest; así como también los métodos que modifican los parámetros asociados al clasificador: Cross validation, Random sampling , leave one out y test on train data . Mediante el software orange canvas se calcularon las medidas de rendimiento, Classification Accuary, Precisión Global y Sensibilidad. Se concluyó que los clasificadores naive bayes, cn 2 rule induction y K-nn presentaron valores superiores al 75% de instancias correctamente clasificadas. El árbol de decisión y el Bosque Aleatorio superaron el 80 %. En cuanto a los métodos que permiten modificar los parámetros asociados al clasificador se determinó que Validación Cruzada, presentó mejores resultados en todas las aplicaciones. La mayor precisión se alcanza en el clasificador bosque aleatorio, con un 83.9% aplicando validación cruzada, seguido por el muestreo aleatorio simple con un porcentaje del 83.1% de verdaderos positivos entre los casos clasificados como positivos.

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Integración de los algoritmos de minería de datos 1R, PRISM E ID3 A POSTGRESQL

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Ensayos 2018. Análisis Multivariante con Enfoque Dependiente en las Ciencias de la Administración como base para la Innovación

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Desenvolvimento de uma ferramenta mobile para teste Elisa em microcircuitos e detecção de cores com inteligência artificial

Métodos De Clasificación en Minería De Datos Meteorológicos

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