Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2012-08-23T11:45:52Z
dc.date.available 2012-08-23T11:45:52Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20041
dc.description.abstract La Explotación de Información (en inglés Information Mining, IM) consiste en la extracción de conocimiento no-trivial que reside de manera implícita en los datos disponibles en distintas fuentes de información. Dicho conocimiento es previamente desconocido y puede resultar útil para algún proceso. Para un experto, o para el responsable de un sistema de información, normalmente no son los datos en sí lo más relevante, sino el conocimiento que se encierra en sus relaciones, fluctuaciones y dependencias. Esta disciplina engloba un conjunto de técnicas de Minería de Datos (Data Mining, DM) encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en el almacén de datos (Data Warehouse, DW) de la organización. Las bases de estas técnicas se encuentran en el análisis estadístico y en los sistemas inteligentes. Con Explotación de Información se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación. Estos resultados contribuyen con la toma de decisiones de gestión y generación de planes estratégicos en las organizaciones. Por esta razón ha sido necesario disponer de métodos eficientes para la búsqueda de conocimiento en datos mediante el desarrollo de algoritmos y herramientas para la explotación de información. Para el desarrollo de estos algoritmos y herramientas se necesita de una metodología que lo asista. A través de la experiencia acumulada en proyectos de explotación de información se han ido desarrollando metodologías que permiten gestionar esta complejidad de una manera uniforme. Entre estas metodologías, la comunidad científica considera probada a la metodología CRISP-DM. es
dc.format.extent 295-299 es
dc.language es es
dc.subject explotación de información es
dc.subject Data mining es
dc.subject modelos analíticos es
dc.subject Database Administration es
dc.subject CRISP-DM es
dc.subject minería de datos es
dc.title Estimación de proyectos de explotación de información es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-673-892-1 es
sedici.title.subtitle Estudio comparado de modelos analíticos y empíricos es
sedici.creator.person Pytel, Pablo es
sedici.creator.person Tomasello, Maximiliano es
sedici.creator.person Rodríguez, Darío es
sedici.creator.person Arboleya, Hernán es
sedici.creator.person Pollo Cattaneo, María Florencia es
sedici.creator.person Britos, Paola Verónica es
sedici.creator.person García Martínez, Ramón es
sedici.description.note Eje: Bases de datos y minería de datos es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2011-05
sedici.relation.event XIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)