Proceso analítico jerárquico difuso extendido para análisis comparativo de metodologías de ciencia de datos

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En entornos cambiantes y altamente competitivos, la correcta toma de decisiones es clave en las organizaciones, quienes basan sus decisiones en gran parte a partir de los datos disponibles. El objetivo del presente trabajo presentar un modelo extendido que involucra el Proceso Analítico Jerárquico D...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Eckert, Karina, Britos, Paola Verónica
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Ciencias Informáticas
Metodologías de ciencia de datos
Proceso analítico jerárquico difuso
Teoría de la construcción personal
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140145
http://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/agranda/AGRANDA-08.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En entornos cambiantes y altamente competitivos, la correcta toma de decisiones es clave en las organizaciones, quienes basan sus decisiones en gran parte a partir de los datos disponibles. El objetivo del presente trabajo presentar un modelo extendido que involucra el Proceso Analítico Jerárquico Difuso y la técnica de Teoría de la Construcción Personal para realizar un análisis comparativo de las metodologías de Ciencia de Datos CRISP-DM, Catalyst y MoProPEI. Siguiendo los pasos del modelo, se definieron los criterios y subcriterios a partir de la pericia de los expertos y estudios previos. Las metodologías fueron evaluadas a partir de dos casos de validación reales según el grado de completitud de los criterios y sub-criterios involucrados; donde se puedo identificar a MoProPEI como la metodología más robusta. Demostrando así la utilidad del modelo propuesto.
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