Metodologías para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos: un estudio comparativo

Para llevar a cabo en forma sistemática el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, conocido como minería de datos, es necesaria la implementación de una metodología. Actualmente las metodologías para minería de datos se encuentran en etapas tempranas de madurez, aunque algun...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Moine, Juan Miguel
Otros Autores: Haedo, Ana
Formato: Tesis Tesis de maestria
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
CRISP-DM
Minería de Datos
Catalys
KDD
SEMMA
explotacion de la informacion
gestion de proyectos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/29582
https://doi.org/10.35537/10915/29582
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Para llevar a cabo en forma sistemática el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, conocido como minería de datos, es necesaria la implementación de una metodología. Actualmente las metodologías para minería de datos se encuentran en etapas tempranas de madurez, aunque algunas como CRISP-DM ya están siendo utilizadas exitosamente por los equipos de trabajo para la gestión de sus proyectos. En este trabajo se establece un análisis comparativo entre las metodologías de minería de datos más difundidas en la actualidad. Para lograr dicha tarea, y como aporte de esta tesis, se ha propuesto un marco comparativo que explicita las características que se deberían tener en cuenta al momento de efectuar esta confrontación.
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