Implementación de data stream mining

Mostrar todas las versiones(2)

Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones.Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisio...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Schab, Esteban Alejandro, Rivera, Ramiro Adolfo, Bracco, Luciano Joaquín, Coto, Facundo, Ríos, Juan Manuel, Casanova Pietroboni, Carlos Antonio, Cristaldo, Patricia Raquel, De Battista, Anabella Cecilia, Herrera, Norma Edith
Formato:	Documento de conferencia publishedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	2019
Materias:	Extracción del conocimiento Estructuras de datos continuas Tiempo real Minería de datos Data stream mining
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/20.500.12272/3572 http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71436
Aporte de:	RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional

id	I68-R174-20.500.12272-3572
record_format	dspace
institution	Universidad Tecnológica Nacional
institution_str	I-68
repository_str	R-174
collection	RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN)
language	Español
topic	Extracción del conocimiento Estructuras de datos continuas Tiempo real Minería de datos Data stream mining
spellingShingle	Extracción del conocimiento Estructuras de datos continuas Tiempo real Minería de datos Data stream mining Schab, Esteban Alejandro Rivera, Ramiro Adolfo Bracco, Luciano Joaquín Coto, Facundo Ríos, Juan Manuel Casanova Pietroboni, Carlos Antonio Cristaldo, Patricia Raquel De Battista, Anabella Cecilia Herrera, Norma Edith Implementación de data stream mining
topic_facet	Extracción del conocimiento Estructuras de datos continuas Tiempo real Minería de datos Data stream mining
description	Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones.Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa.
format	Documento de conferencia publishedVersion Documento de conferencia
author	Schab, Esteban Alejandro Rivera, Ramiro Adolfo Bracco, Luciano Joaquín Coto, Facundo Ríos, Juan Manuel Casanova Pietroboni, Carlos Antonio Cristaldo, Patricia Raquel De Battista, Anabella Cecilia Herrera, Norma Edith
author_facet	Schab, Esteban Alejandro Rivera, Ramiro Adolfo Bracco, Luciano Joaquín Coto, Facundo Ríos, Juan Manuel Casanova Pietroboni, Carlos Antonio Cristaldo, Patricia Raquel De Battista, Anabella Cecilia Herrera, Norma Edith
author_sort	Schab, Esteban Alejandro
title	Implementación de data stream mining
title_short	Implementación de data stream mining
title_full	Implementación de data stream mining
title_fullStr	Implementación de data stream mining
title_full_unstemmed	Implementación de data stream mining
title_sort	implementación de data stream mining
publishDate	2019
url	http://hdl.handle.net/20.500.12272/3572 http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71436
work_keys_str_mv	AT schabestebanalejandro implementaciondedatastreammining AT riveraramiroadolfo implementaciondedatastreammining AT braccolucianojoaquin implementaciondedatastreammining AT cotofacundo implementaciondedatastreammining AT riosjuanmanuel implementaciondedatastreammining AT casanovapietrobonicarlosantonio implementaciondedatastreammining AT cristaldopatriciaraquel implementaciondedatastreammining AT debattistaanabellacecilia implementaciondedatastreammining AT herreranormaedith implementaciondedatastreammining
bdutipo_str	Repositorios
_version_	1764820552052113408

Implementación de data stream mining

Ejemplares similares