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2 el proceso de kdd

  • Capítulo 1. IntroducciónTeoria acerca de KDD

    de cálculo y visualizaciones. 1.1.2. El proceso de KDD El proceso de KDD se inicia con la identificación de los datos. Para ello hay que imaginar qué datos se necesitan dónde se pueden encontrar y cómo conseguirlos. Una vez que se dispone de datos se deben seleccionar aquellos que sean útiles para los objetivos propuestos.

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  • Caracteristicas del KDD Wikiteka apuntes resúmenes

    DW es una colecció n de datos orientado a temas integrado no volá til de tiempo variante que se usa para el soporte del proceso de toma de decisiones gerenciales. BI se puede definir como el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de

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  • Blog

    ¿Qué es el KDD o Proceso de descubrimiento de conocimiento julio 4 2019 by admin Leave a Comment. Fayyad en 1996 define el Knowledge Discovery from Databases o descubrimiento de conocimiento en bases de datos como "el proceso no trivial de identificar patrones válidos novedosos potencialmente útiles y en última instancia

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  • Aplicación de la Técnica Regresión Logística de la Minería

    Existen diversos métodos durante el proceso de KDD para el análisis de la información. Cada una de ellos ofrece herramientas conceptuales para extraer cierta inteligencia o conocimiento de los datos acumulados en la empresa. Estas tecnologías son las técnicas de Minería de Datos. La Minería de Datos utiliza algoritmos como Regresión

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  • 2.1 El proceso de la comunicación.Unidad II

    2.1 El proceso de la comunicación. La comunicación "Es el proceso de transmisión de ideas o pensamientos de una persona a otra con el objeto de crear una comprensión en el pensamiento de la persona destinataria de esa comunicación"

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  • Qué es DataMining

    El Proceso de KDD El proceso de descubrimiento de conocimiento en los datos KDD (Knowledge Discovery in Data) se representa de la siguiente forma Selección de Datos Preproceso y Transformación Data Mining Datos Transformados Patrones OLAP no está incluido estrictamente en el proceso de KDD pero es un lugar apropiado

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  • MINERIA DE DATOS 1.4 El proceso de KDD

    La transformación de los datos al formato requerido por el algoritmo específico de minería de datos. Y llevar a cabo el proceso de minería de datos se buscan patrones que puedan expresarse como un modelo o simplemente que expresen dependencias de los datos el modelo encontrado depende de su función clasificación) y de su forma de

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  • Ejemplos de minería de datos (página 2)Monografias

    Para lograrlo se propuso una metodología basada en el proceso KDD(proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos) . El proceso inicia capturando las imágenes a través de un microscopio óptico de alta calidad el cual cuenta con una cámara digital. De este proceso se obtiene una base de imágenes en donde se seleccionan las de

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  • Inteligencia Artificial KDD

    Para entender mejor la función de los usuarios que utilizan KDD en este trabajo reconoceremos tres clases de usuarios 1.el experto del dominio que debe entender muy bien sobre el dominio de la aplicación 2. el analista que es el que ejecuta todo el proceso y que por eso debe tener mucho conocimiento sobre todos los pasos que tiene el

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  • MINERIA DE DATOS 1.2 Concepto de KDD

    En la figura 2.1 de la página 7 se ilustra la jerarquía que existe en una base de datos entre datos información y conocimiento. El KDD es el Proceso no trivial de identificar patrones válidos novedosos potencialmente útiles y en última instancia comprensibles a partir de los datos .

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  • Aplicación del proceso de KDD en el contexto de

    Fayyad et al. (2002) el KDD es "el proceso no trivial de identificar patrones válidos novedosos potencialmen-te útiles y comprensibles a partir de los datos." Uno de los elementos del proceso KDD tiene que ver con la minería de datos término usado por Witten et al. (2011) como el proceso del cual se obtiene nuevo

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  • MINERIA DE DATOS Y Descubrimiento del Conocimiento

    KDD •"El proceso no trivial de identificar patrones válidos nuevos potencialmente útiles y en •Se repite el paso 2 hasta que no quedan pares de comparación. •Para clasificar los elementos en clusters este algoritmo tiene dos variantes que pueden ser –Acumulativos se forman grupos haciendo

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  • PPT3.2. El Proceso de KDD PowerPoint Presentation free

    3.2. El Proceso de KDD. Fases y Técnicas del KDD Las distintas técnicas de distintas disciplinas se utilizan en distintas fases . Fases del KDD Recogida de Datos • Las primeras fases del KDD determinan que las fases sucesivas sean capaces de extraer conocimiento válido y útil a partir de la información original. • Generalmente la información que se quiere investigar sobre un cierto

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  • Aplicación del proceso de KDD en el contexto de

    Fayyad et al. (2002) el KDD es "el proceso no trivial de identificar patrones válidos novedosos potencialmen-te útiles y comprensibles a partir de los datos." Uno de los elementos del proceso KDD tiene que ver con la minería de datos término usado por Witten et al. (2011) como el proceso del cual se obtiene nuevo

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  • Preparación de los datos en el proceso KDD

    construcción de un subconjunto de datos que se va a minar) que servirá de entrada al proceso de DM. En 2 se define a KDD como "el proceso no trivial de identificar patrones válidos

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  • Caracterización del Proceso de Obtención de Conocimiento y

    KDD con las hojas de cálculo. El proceso de KDD usa algoritmos de Minería de Datos para extraer (identificar) lo que se considera como conocimiento de acuerdo a la

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  • MINERÍA DE DATOS

    DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS (KDD) 1.1 Proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD) El término Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD para abreviar) empezó a utilizarse en 1989 para referirse al amplio proceso de búsqueda de conocimiento en bases de

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  • MINERIA DE DATOS 1.4 El proceso de KDD

    La transformación de los datos al formato requerido por el algoritmo específico de minería de datos. Y llevar a cabo el proceso de minería de datos se buscan patrones que puedan expresarse como un modelo o simplemente que expresen dependencias de los datos el modelo encontrado depende de su función clasificación) y de su forma de

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  • Minería de datosWikipedia la enciclopedia libre

    La minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in Databases" o KDD) es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. 1 2 Utiliza los métodos de la inteligencia artificial aprendizaje automático estadística y sistemas de bases

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  • Jesús García Herrero METODOLOGÍA DE ANÁLISIS DE DATOS

    en la etapa de minería. Sin embargo los otros pasos se consideran importantes para el éxito del KDD. Gran parte del esfuerzo del proceso de KDD recae sobre la fase de preparación de los datos fase crucial para tener éxito que se destaca en el proceso con las operaciones más habituales.

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  • Proceso KDD y CRISP-DMYouTube

    Mar 20 2018 · Proceso de descubrimiento de conocimiento (KDD) y fases detalladas de CRISP-DM. Grabado el 7 de marzo de 2018 6 50 p.m. hora Colombia.

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  • El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de

    puede acotar el campo de estudio del análisis y defi nir el alcance del resultado que se espera obtener al utilizar KDD. PROCEDIMIENTO PARA LA BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN EN BASES DE DATOS El proceso de KDD consiste de varios pasos a través de los cuales se creará un modelo para el análisis de la base de datos. Estos pasos son 1.

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  • MINERIA DE DATOS 1.2 Concepto de KDD

    En la figura 2.1 de la página 7 se ilustra la jerarquía que existe en una base de datos entre datos información y conocimiento. El KDD es el Proceso no trivial de identificar patrones válidos novedosos potencialmente útiles y en última instancia comprensibles a partir de los datos .

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  • 2. PRODUCCIÓN DE UVA DE MESA Y CLIMA

    un proceso relativamente reciente (Veenadhari et al. 2011). 2.3. Minería de Datos en el primer taller de KDD (Piatetsky-Shapiro 1989) para enfatizar que el conocimiento es el producto final de los descubrimientos basados en bases datos. 2. PRODUCCIÓN DE UVA DE MESA Y CLIMA . 2. PRODUCCIÓN DE UVA DE MESA Y CLIMA

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  • MINERIA DE DATOS Y Descubrimiento del Conocimiento

    KDD •"El proceso no trivial de identificar patrones válidos nuevos potencialmente útiles y en •Se repite el paso 2 hasta que no quedan pares de comparación. •Para clasificar los elementos en clusters este algoritmo tiene dos variantes que pueden ser –Acumulativos se forman grupos haciendo

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  • Business Intelligence (Inteligencia de negocios)

    El proceso de KDD consiste de varios pasos a través de los cuales se creará un modelo para el análisis de la base de datos. Estos pasos son 1. Aprender el dominio de la aplicación. Implica el adquirir conocimiento del área de estudio . del sistema y la meta a obtener. 2. Creación de la base de datos de

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  • T.2 Minería de Datos y Extracción de Conocimiento de Bases

    Los Data-Warehouses y el KDD. 2.2. El Proceso de Extracción de Conocimiento de Bases de Datos. 2.3. Métodos Específicos de Prospección de Datos. 4 •El aumento del volumen y variedad de informaciónque se encuentra informatizada en bases de datos digitales ha crecido

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  • Jesús García Herrero METODOLOGÍA DE ANÁLISIS DE DATOS

    en la etapa de minería. Sin embargo los otros pasos se consideran importantes para el éxito del KDD. Gran parte del esfuerzo del proceso de KDD recae sobre la fase de preparación de los datos fase crucial para tener éxito que se destaca en el proceso con las operaciones más habituales.

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  • Ingeniería de la InformaciónHacia el conocimiento de

    El KDD o descubrimiento de conocimiento en bases de datos es el proceso de realizar minería de datos. Para aplicar un KDD se requiere de un conjunto de datos tal como se ve en la imagen anterior estos recorren un camino y se transforman en información o conocimiento en el ejemplo que mencioné al inicio como explicación de la ruta al

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  • 07 Capítulo 2. El Proceso de Extracción de Conocimiento

    2.1 Las fases del proceso de extraccin de conocimiento En la Figura 2.1 se muestra que el KDD es un proceso iterativo e interactivo. Es iterativo ya que la salida de alguna de las fases puede hacer volver a pasos anteriores y porque a menudo son necesarias varias iteraciones para extraer conocimiento de

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  • KDD Knowledge Discovery in Databases Minerva Data

    Cuando hablamos de grandes cantidades de datos el Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos o KDD se refiere al proceso de identificar patrones válidos novedosos potencialmente útiles y principalmente entendibles. Es probable que no hayas escuchado anteriormente el concepto de KDD.

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  • 2 El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de

    y definidas las metas del proceso kdd desde el punto de vista del usuario final se crea un conjunto de datos objetivo seleccionando todo el conjunto de datos o una muestra representativa de este sobre el cual se realiza el proceso de descubrimiento. La selección de los datos varía de acuerdo con los objetivos del negocio.

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  • Descubrimiento del Conocimiento (KDD) "El Proceso de

    El proceso KDD lo podemos definir como "el proceso no trivial de identificar patrones válidos novedosos y potencialmente útiles y en última instancia comprensible a partir de los datos".Este proceso también es conocido por diferentes nombres que podrían ser sinónimos del mismo entre los cuales se encuentran Data Archeology DependencyFunctionAnalysis InformationRecollect Pattern

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