Metodologías para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos : un estudio comparativo
Material type:
Item type | Home library | Collection | Call number | URL | Status | Date due | Barcode | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
Biblioteca de la Facultad de Informática | TES 13/34 (Browse shelf(Opens below)) | Consulta en Sala | DIF-04458 | ||||
![]() |
Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca digital | Link to resource | No corresponde | ||||
![]() |
Biblioteca de la Facultad de Informática | Biblioteca digital | Link to resource | No corresponde |
Browsing Biblioteca de la Facultad de Informática shelves Close shelf browser (Hides shelf browser)
Tesis (Maestría en Ingeniería de Software) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2013.
1. Introducción -- 1.1. Objetivo de la tesis -- 1.2. Organización de la tesis -- 1.3. Publicaciones vinculadas a esta tesis -- 2. Metodologías para minería de datos -- 2.1. KDD -- 2.2. SEMMA -- 2.3. CRISP–DM -- 2.4. Catalyst -- 2.5. Análisis de la estructura de cada enfoque -- 2.6. ¿Metodologías o modelos de proceso? -- 3. Un Marco Comparativo -- 3.1. Aspecto 1: Nivel de detalle en las actividades de cada fase -- 3.2. Aspecto 2: Escenarios de aplicación -- 3.3. Aspecto 3: Actividades específicas que componen cada fase -- 3.4. Aspecto 4: Actividades de dirección del proyecto -- 3.5. Consideraciones sobre la utilización del marco comparativo -- 4. Un caso de estudio -- 4.1. Descripción del caso de estudio -- 4.2. Análisis y Comprensión del Negocio -- 4.3. Selección y Preparación de los Datos -- 4.4. Modelado -- 4.5. Evaluación -- 4.6. Implementación -- 5. Comparación De Las Metodologías Crisp-Dm Y Catalyst -- 5.1. Evaluación del nivel de detalle en las actividades de cada fase -- 5.2. Evaluación de los escenarios de aplicación -- 5.3. Evaluación de las actividades específicas en cada fase -- 5.4. Evaluación de las actividades para la dirección del proyecto -- 5.5. Evaluación final -- 6. Conclusiones y trabajos futuros -- Anexo. Técnicas De Minería De Datos -- Arboles de decisión -- Vecino más próximo (Nearest neighbors) -- Clasificador Naive Bayes -- Regresión Logística Binaria -- Referencias