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Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Descripción
KDD (Knowledge Discovery in Databases)
Sin etiquetas
entregable 1
Mapa Mental por
Jaime Valencia Vargas
, actualizado hace más de 1 año
Más
Menos
Creado por
Jaime Valencia Vargas
hace casi 6 años
80
0
0
Resumen del Recurso
Knowledge Discovery in Databases (KDD)
1.-Selección de datos
Funtes de datos
Internas
Sistemas Transacionales de la Organización
RH
Finanzas
Ventas
Proveedores
Externas
Información Pública
Encuestas
Balanza comercial
Tipo de cambio
Datos demográficos
Información Financiera
Balance de las empresas
Recopilación de la información
Tipo de información
Integración de información DW
2.- Preprocesamiento
Preparación y Limpieza
Tipos de error
Datos ausentes
Corrección de datos
Selección de variables relevantes
Selección de la información
Subconjunto de datos
3.- Transformación
Transformación de datos
Generación de nuevas variables
Datos agrupados
Datos calculados
Homologación de la información
Determinación de muestras estadísticas
4.- Minería de datos
a) Determinación de tareas
Problema a resolver
Algoritmo de minería de datos
Requisitos propios
Tipo de datos
Agrupación de acuerdo a su enfoque
Predictivas
Clasificación
Regresión
Descriptivas
Agrupamiento o clustering
Correlación
Reglas de asociación
Reglas de asociación secuenciales
b) Método a utilizar
Inferencia estadística
Árboles de decisión
Redes neuronales
Inducción de reglas
Aprendizaje basado en instancias
Algoritmos genéticos
Aprendizaje bayesiano
Programación lógica inductiva
Métodos basados en núcleos
c ) Selección de algoritmo
Datos
Problematica
5.- Interpretación y evaluación
Criterios distintos y subjetivos
Preciso
Comprensible
Útil
Novedoso
Conjunto de datos
Datos de Entrenamiento
Datos de prueba
Métodos
Validación simple
Validación cruzada
Validación cruzada de n pliegues
Bootstrapping
Medida de evaluación
Tecnica de minería
Evaluación y entendimiento del contexto real en el cual se utilizará el modelo
Evaluación de patrones y análisis por parte de los expertos
Retroalimentación a etapas anteriores
0.- Análisis de Necesidades
Definición del problema
Priorización de proyectos
Mostrar resumen completo
Ocultar resumen completo
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