2 天之前 ¿Cuáles son los usos de la minería de datos? La minería de datos puede ser útil en muchas situaciones diferentes, algunas de las cuales son: Descubrir patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos para tomar decisiones de negocios
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2023.11.9 La minería de datos es una técnica asistida por computadora que se utiliza en los análisis para procesar y explorar grandes conjuntos de datos. Gracias a las
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2023.11.10 La minería de datos es una técnica utilizada para procesar datos y explorar patrones en grandes conjuntos de datos para desarrollar conocimientos prácticos y basados en datos. Los aspectos
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2021.5.10 Por otra parte, entender la minería de datos no quiere decir únicamente en comprender los algoritmos. Tendremos que conocer tanto los pasos útiles para limpiar los datos y visualizarlos, como la
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2023.11.13 Como ya hemos mencionado, las técnicas de minería de datos se utilizan para generar descripciones y previsiones sobre un conjunto de datos de destino. Los
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2023.11.13 ¿Qué son las técnicas de minería de datos? Las organizaciones utilizan la minería de datos para encontrar patrones en los datos que puedan aportar información sobre sus necesidades
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El proceso de minería de datos comprende varios pasos como crear, probar y trabajar con los modelos de minería. El proyecto de minería de datos comienza con un plan bien
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1 天前 Como se mencionó anteriormente, las técnicas de minería de datos se utilizan para generar descripciones y previsiones sobre un conjunto de datos de destino. Los
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2023.6.1 La minería de datos es el proceso de convertir grandes cantidades de datos no procesadas en información útil. Existe también el término de “descubrimiento de conocimientos en datos” o KDD (knowledge discovery in databases) que también se usa para esta tecnología. Si el término Big Data hace referencia a los datos masivos, tanto ...
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2023.11.13 Este método se utiliza para obtener información sobre los datos y los metadatos que es importante y útil, y ayuda a establecer los datos en otros grupos. A continuación, se puede utilizar para sacar más
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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,
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Métodos para datos de minería. DM_MiningData. Mediante los métodos para datos de minería, puede crear un valor, especificar los nombres de columnas de los datos fuente y crear una especificación de datos lógica. Puede también hacer otras modificaciones en el valor DM_MiningData y obtener información sobre el mismo. Tabla 1.
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2021.5.10 En el ámbito empresarial, la extracción de datos es el proceso de recopilación de información sobre los clientes y la utilización de herramientas y técnicas útiles para fundamentar un objetivo empresarial o una estrategia de marketing. La minería de datos se denomina a veces “el descubrimiento del conocimiento en los datos”.
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Overview. El Certificado (Diplomado) “Modelos Analíticos para la Toma de Decisiones de Negocio”, desarrolla en los egresados la capacidad para utilizar datos y aplicar modelos analíticos con el objetivo de que sean capaces de generar información que mejore los procesos de toma de decisión en las organizaciones públicas y privadas. Para ...
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2023.11.13 La minería de datos, también denominada descubrimiento de conocimiento en datos (KDD, por sus siglas en inglés), es el proceso de descubrir patrones y otra información valiosa en grandes conjuntos de datos. Dada la evolución de la tecnología de depósito de datos y el crecimiento de los big data, la adopción de técnicas
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2023.5.23 A diferencia de otras técnicas, selecciona puntos de datos únicos que son diferentes de los demás y ayuda a los científicos de datos a encontrar la razón detrás de los errores. Los sectores bancarios a menudo lo utilizan para identificar el uso anormal de tarjetas de crédito en un día y protegerse contra transacciones fraudulentas. #4.
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2022.2.12 Para conseguirlo hace uso de metodologías de la estadística, computación, ciencia de datos o programación. En este artículo te contamos 9 de los algoritmos y técnicas más usados en el data mining o minería de datos para encontrar la información relevante que se esconde dentro de los datos.
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2020.9.7 resumida de los datos que permitiría extraer conclusiones de los mismos. 3.- y terminaría con la interpretación de los resultados y la evaluación del ( de los ) modelos utilizados 1.3.Principales problemas/tareas y métodos/técnicas de la minería de datos: extracción de patrones, clustering, clasificación, predicción y asociación.
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2022.7.18 mos considerar de consenso, y que asimilaría la minería de datos al proceso de extraer patrones y relaciones útiles de grandes volúmenes de datos con el objetivo de obtener una estructura comprensible que permita transformar la información en conocimiento. A lo largo de los próximos apartados profundizaremos en esta definición.
Read MoreMétodos para datos de minería. DM_MiningData. Mediante los métodos para datos de minería, puede crear un valor, especificar los nombres de columnas de los datos fuente y crear una especificación de datos lógica. Puede también hacer otras modificaciones en el valor DM_MiningData y obtener información sobre el mismo. Tabla 1.
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2022.10.20 Para qué sirve la minería de datos. La minería de datos sirve para analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados que, en la mayoría de las ocasiones, las empresas tienen
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2 天之前 1) Seguimiento de patrones. El seguimiento de patrones es una de las técnicas fundamentales de minería de datos. Implica reconocer y monitorear tendencias en conjuntos de datos para realizar análisis inteligentes con respecto a los resultados comerciales. Para una empresa, este proceso podría relacionarse con cualquier cosa, desde ...
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2023.10.31 Un algoritmo en minería de datos (o aprendizaje automático) es un conjunto de heurísticas y cálculos que permiten crear un modelo a partir de datos. Para crear un modelo, el algoritmo analiza primero los datos proporcionados, en busca de tipos específicos de patrones o tendencias. El algoritmo usa los resultados de este análisis en
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2023.11.12 La minería de datos o data mining, también conocida como descubrimiento de conocimiento en bases de datos ( KDD, por sus siglas en inglés), es el proceso de extracción de información valiosa, patrones y conocimientos significativos a partir de grandes conjuntos de datos. Implica el uso de técnicas y algoritmos
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2022.9.27 La selección de características se aplica a las entradas, a los atributos de predicción o a los estados de una columna. Una vez completada la puntuación para la selección de características, solo se incluyen en el proceso de generación del modelo y se pueden usar en la predicción los atributos y los estados que selecciona el algoritmo.
Read More2022.7.4 La minería de datos, también conocida como data mining, es la aplicación automática por computadora para encontrar y analizar patrones, tendencias o relaciones en las bases de datos existentes. Los algoritmos utilizados para profundizar en la “búsqueda de conocimiento” —más adelante explicaremos este elemento con más detalle— se ...
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La minería de datos es el proceso de análisis cuidadoso de grandes conjuntos de datos para encontrar información relevante que se pueda usar con un fin específico. La minería de datos, que es fundamental para la ciencia de los datos y la inteligencia comercial, se centra fundamentalmente en patrones. Después de obtener y almacenar los ...
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2020.8.26 Modelo de clasificación: el modelo que ayuda a predecir la clase y sacar una conclusión a partir de los datos de entrada del entrenamiento. Característica: una característica es una propiedad individual medible que depende de los datos, los objetivos y el fenómeno observado. Clasificación binaria: es una clasificación con dos resultados.
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LMZG ha formado un contenido único y rico de la cultura empresarial, especialmente la cohesión y la cohesión solidaria, es la fuente del desarrollo empresarial sostenible.
