Data mining : Generalidades y un enfoque al problema de reglas de asociación cuantitativas
Con el correr del tiempo, /as capacidades de generar y coleccionar datos se han incrementado con rapidez. El extenso uso de códigos de barras en al mayoría de los productos comerciales, la informatización de muchas actividades y de gestiones de gobierno, y los avances en herramientas de colección de...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Tesis de grado |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
1999
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/3841 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Con el correr del tiempo, /as capacidades de generar y coleccionar datos se han incrementado con rapidez. El extenso uso de códigos de barras en al mayoría de los productos comerciales, la informatización de muchas actividades y de gestiones de gobierno, y los avances en herramientas de colección de datos; proveen enormes cantidades de ellos. La disponibilidad de poderosos sistemas de Bases de Datos y el crecimiento explosivo en los datos, generaron una urgente necesidad de algunas técnicas y herramientas. Estas deben poder, inteligentemente y automáticamente, transformar los datos procesados en información y conocimiento útil. En consecuencia, Data Mining se ha transformado en una área de investigación, cuya importancia se incrementa día a día. En este trabajo tratamos de presentar esta área y sus generalidades, y luego nos ubicamos en el problema de encontrar Reglas de Asociación Cuantitativas. |
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