Minería multimedia: hacia la construcción de una metodología y una herramienta de analítica de datos no estructurados

Carrascal, Efraín Alberto Oviedo; Carrascal, Ana Isabel Oviedo; Saldarriaga, Gloria Liliana Vélez

doi:10.22395/rium.v16n31a6

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“…Para cumplir con el objetivo propuesto, se llevará a cabo un análisis de minería de datos y texto (Oviedo-Carrascal et al, 2017).…”

Section: Metodologíaunclassified

Aportes de la co-creación para la innovación y las relaciones con clientes

Wilches-Velásquez

2020

SUMNEG

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The paper aims to identify how the contribution of co-creation to the innovation process in organizations and customer relations has been analyzed in academic literature between 2004 and 2018. For this we use data and text mining in publications indexed in Scopus that refer to co-creation, innovation and clients in the mentioned period. We use tools such as VOSviewer and Bibliometrix, finding that other areas associated with co-creation, innovation and customers correspond to: sales, business, commitment, product development and competitive advantage. In Latin America, Mexico stands out for its production and citations. It was possible to discover emerging topics that still need development in the study such as marketing, supply chain, co-creation and service innovation

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“…Para cumplir con el objetivo propuesto, se llevará a cabo un análisis de minería de datos y texto (Oviedo-Carrascal et al, 2017).…”

Section: Metodologíaunclassified

Aportes de la co-creación para la innovación y las relaciones con clientes

Wilches-Velásquez

2020

SUMNEG

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“…Adicionalmente, se propone un método avanzado de minería de datos mediante un sistema de votación para realizar la selección de factores. 1) Clustering: el objetivo de este modelo es encontrar los tipos de estudiantes por medio del algoritmo K-means, identificando los registros con comportamiento similar según la distancia euclídea entre los datos, de tal manera que los registros pertenecientes a un mismo cluster son aquellos que tienen una corta distancia entre ellos [3].…”

Section: Modelos Analíticosunclassified

“…Con los árboles de decisión, se seleccionan las variables que se encuentran en la cabecera del árbol como las más relevantes. Finalmente, con las reglas de asociación se seleccionan las variables que se encuentran en el precedente de las reglas como las más relevantes [3] [18].…”

Section: Fig1 Sistema De Votación Para La Selección De Factoresunclassified

“…3) Predicción de desempeño: el objetivo de este modelo es anticipar el resultado en las pruebas por medio del algoritmo k-vecinos más cercanos (KNN) usando los factores elegidos en el modelo anterior. El algoritmo KNN, también conocido como método perezoso, busca los k registros más cercanos y asigna la respuesta de los registros vecinos [3].…”

Section: Fig1 Sistema De Votación Para La Selección De Factoresunclassified

“…En este artículo se presenta un estudio sobre las pruebas Saber-Pro y los diferentes factores que influyen en el desempeño de estudiantes de ingeniería en Antioquia por medio de minería de datos, la cual estudia técnicas que permiten la extracción de conocimiento a partir de fuentes masivas de datos. Las técnicas usadas en minería de datos pueden ser clasificadas como supervisadas y no supervisadas [3]. Las técnicas supervisadas permiten realizar tareas de predicción de datos futuros (clasificación y regresión) mediante el estudio de un histórico de datos y las técnicas no supervisadas permiten describir los datos actuales (clustering, asociación y selección de factores).…”

Section: Introductionunclassified

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Minería de datos educativos: Análisis del desempeño de estudiantes de ingeniería en las pruebas SABER-PRO

Carrascal

Giraldo

2019

Rev. politec.

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En Colombia, las pruebas de Estado Saber-Pro han sido diseñadas para apoyar la evaluación y el mejoramiento de la educación superior en el país. Aplicando la metodología de minería de datos CRISP-DM, se realiza un estudio de los resultados obtenidos en las pruebas Saber-Pro de estudiantes de ingeniería en Antioquia (Colombia). A partir de 108 variables académicas, económicas y socio demográficas se realizan 3 modelos analíticos: 1) agrupación de los tipos de estudiantes, 2) selección de los factores que más influyen en el desempeño de las pruebas, y 3) predicción del desempeño en las pruebas a partir de las variables seleccionadas. Como resultado se encuentra que algunas de las variables más influyentes sobre el resultado de las pruebas son: el número de personas a cargo, método de enseñanza, si el hogar es permanente, el carácter académico de la institución y facilidades económicas como tener horno micro gas y motocicleta.

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Machine Learning Techniques for Speech Emotion Classification

Locumber

Fabian

2021

Information Management and Big Data

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Minería multimedia: hacia la construcción de una metodología y una herramienta de analítica de datos no estructurados

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