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Metodologías basadas en minería de datos para el diseño y optimización de técnicas de clasificación automática

Martínez España, Raquel
Fonte: Universidade de Múrcia Publicador: Universidade de Múrcia
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
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La motivación para el desarrollo de esta tesis doctoral se centra en la problemática de la escasez de técnicas de Análisis Inteligente de Datos que trabajen de forma directa con datos imperfectos. Esto ha estado provocado debido al avance de las nuevas tecnologías las cuales han permitido el almacenamiento de grandes volúmenes de información compuestos de diferentes tipos de datos no siempre tan precisos y perfectos como sería deseable. El objetivo global, y por tanto, los objetivos parciales, se encuentran centrados en el desarrollo de técnicas del Análisis Inteligente de Datos que hagan uso de las metodologías que ofrece el Softcomputing para trabajar con datos imperfectos (datos de baja calidad) de forma directa, sin necesidad de una transformación previa. Específicamente, la tesis se centra en las fases de Preprocesamiento de Datos y de Minería de Datos del Análisis Inteligente de Datos. Por una parte, en la fase de Minería de Datos, se proponen las extensiones de tres técnicas. Concretamente, un árbol de decisión fuzzy, un ensamble de árboles de decisión fuzzy y una técnica basada en vecindad. Para la extensión del árbol de decisión fuzzy y del ensamble se ha definido una medida de similitud para calcular el grado de pertenencia de un valor de baja calidad a cada uno de los descendientes de un nodo N dado. Para la extensión de la técnica basada en vecindad (regla k-NN) se ha definido una serie de medidas distancia para calcular la distancia entre los ejemplos y sus vecinos teniendo presente que estos pueden contener datos de baja calidad. Por otra parte...

Técnicas de minería de datos aplicado a la monitorización de sistemas; Data Mining applied to the System Monitoring

Palacio Hoz, Aida
Fonte: Universidade de Cantabria Publicador: Universidade de Cantabria
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
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RESUMEN: Uno de los problemas a los que se enfrentan las organizaciones es tener una gran cantidad de recursos computacionales localizados en distintos lugares de la empresa, pero que necesitan interactuar entre ellos para ejecutar y completar operaciones realizados en dichos entornos, lo que implica una baja eficiencia. En consecuencia de ello, las empresas han optado por concentrar todos los recursos en una única ubicación, para dar acceso a la información necesaria en las operaciones realizadas en el sistema, formando lo que se llama Data Center. El uso eficiente de los recursos computacionales de estos entornos es esencial ya que implica que se obtenga una reducción de gastos y una mejora del funcionamiento de la empresa, dando lugar a un mayor crecimiento de la misma. Es por ello que se necesita conocer y controlar el comportamiento de dichos recursos para mejorar su aprovechamiento y evitar posibles fallos en el sistema. En vista de ese objetivo, la monitorización es el proceso que extrae y almacena información acerca del estado de los recursos de un entorno computacional. Para ello, se definen un conjunto de métricas que miden y permiten conocer, en tiempo real, aquellos recursos que más interese tener controlados, dependiendo de la funcionalidad del sistema. Que una empresa cuente con un sistema de monitorización también implica que exista un volumen de datos inmanejable...

Bases de datos y minería de datos en entornos empresariales : el caso de la empresa Carlin

Décima Barravecchia, Vanesa
Fonte: Universidade da Corunha Publicador: Universidade da Corunha
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
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Traballo fin de grao (UDC.ECO). Ciencias empresariais. Curso 2013/2014; [Resumen] La tarea de acceder a la información, de manera eficiente y rápida, está cobrando cada vez mayor interés por parte de las empresas. Toda organización debería contar con un proceso analítico estructurado y formal, que facilite el proceso de toma de decisiones. Para ello se diseñará un sistema de información que se ajuste a las necesidades de una empresa en concreto, mediante la aplicación del modelo Entidad-Relación. Este modelo hará posible el estudio del funcionamiento interno de una empresa, proporcionando a través del análisis y explotación de los datos una nueva visión de negocio. Algunas de las técnicas que servirán de apoyo en el desarrollo de este trabajo serán la minería de datos (data mining) y dentro de los almacenes de datos (data warehouses), las técnicas OLAP (On-Line Analytical Processing) que permitirán clasificar los datos en diferentes dimensiones, con distintas combinaciones para obtener información no evidente y útil en la toma de decisiones.; [Abstract] Companies are actually increasing their interest in accessing quickly and efficiently to information. Every organization should have analytical, structured and formal process in order to make it easier the decision making. To do so...

Recomendaciones pedagógicas para el uso de la plataforma Moodle apoyadas por herramientas de Minería de Datos; Pedagogicals recommendations for the use of Moodle platform supported by Data Mining tools

Parra Cicero, Priscila Guadalupe
Fonte: Universidade de Cantabria Publicador: Universidade de Cantabria
Tipo: Dissertação de Mestrado
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RESUMEN: En la actualidad el mundo académico y empresarial se encuentran en una fuerte competencia entre organizaciones que se rige principalmente por tener a las personas más cualificadas. Por ello, todas ellas apuestan por la capacitación o la forma más allegada de aprendizaje. Es importante tomar en cuenta que en la actualidad se vive un proceso de crisis económica global, que afecta a dichas organizaciones y, por ello, es más común la búsqueda de herramientas que faciliten la llegada de conocimientos a los usuarios de una manera más rápida, eficaz y económica. Es ahí donde entran herramientas como Moodle (Learning Managment System – LMS) que es un Sistema de Gestión del Aprendizaje que permite desarrollar un espacio de aprendizaje internet/intranet donde los usuarios puedan aprender aquello que la organización desea de una manera agradable, flexible, pero sobre todo, buscando la eficiencia y la eficacia en el Proceso de Enseñanza Aprendizaje (PEA). Pero la tarea de las organizaciones no termina ahí, es importante implantar un sistema de Evaluación Continua que permita verificar el correcto aprendizaje de los contenidos y hacer de manera rápida cualquier cambio en los mismos. El problema surge cuando dentro de dicho LMS se maneja una cantidad de información tan grande que para las organizaciones representa muchas horas de análisis si se hace uno a uno. Una solución que permite un análisis mejor y más rápido de dichos datos es la Minería de Datos (su término en inglés Data Mining es igualmente usado)...

Minería de datos aplicada a la detección de clientes con alta probabilidad de fraudes en sistemas de distribución

Rios Villegas, Andrés Felipe; Uribe Aguirre, Kevin Alejandro
Fonte: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación Publicador: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación
Tipo: Tese de Doutorado Formato: PDF
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El fraude en el ámbito del campo de la electricidad, se define como la acción ilegal llevada a cabo por el usuario con el fin de reducir la cantidad de energía consumida, que infiere en una facturación errónea de dicho consumo. El fraude eléctrico está asociado a las actividades de pérdidas no técnicas. La minería de datos es un proceso que tiene como propósito fundamental analizar, extraer y almacenar información relevante de amplias bases de datos, las cuales contienen historiales de consumo de energía por medio de herramientas estadísticas y probabilísticas. En este proyectos se empleará la máquina de soporte vectorial (SVM), la cual es una herramienta muy poderosa para la clasificación de datos y elección con una alta probabilidad, qué datos pueden ser importantes para la decisión que se encuentra en proceso de análisis. Esta investigación utiliza como fuente de información perfiles de carga de usuarios residenciales con el fin de construir y caracterizar dichos comportamientos, por medio de patrones de consumo reales que se pueden presentar para un periodo de tiempo determinado y permitir su representación cuantificada, por medio de herramientas computacionales que definen su estado (normal o sospechoso). Es aquí donde la SVM se encarga de utilizar los perfiles de carga y clasificarlos según su comportamiento.

Análisis para predicción de ventas utilizando minería de datos en almacenes de ventas de grandes superficies

García Bermudez, José Antonio; Acevedo Ramírez, Angela María
Fonte: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación Publicador: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación
Tipo: Tese de Doutorado Formato: PDF
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Desde hace algunas décadas, el hombre se ha visto en la necesidad de administrar sus actividades la mayoría de éstas comerciales, como lo es el uso que le da al dinero tanto en el hogar como a nivel empresarial, por lo tanto le es necesario almacenar un historial de algunos o la mayoría de sus actividades comerciales, lo que lo obliga a llevar de manera ordenada el cómo y en qué ha gastado su dinero, hasta el punto de ser necesario contar con una persona que se dedique a administrar, almacenar y vigilar dichas actividades a nivel empresarial. Con el paso del tiempo se ha visto que para dar una adecuada administración de todas esas actividades y con el fin de evitar muchos conflictos, en la mayoría de los lugares como por ejemplo los hospitales se realizan historial de visitas, entradas y salidas de pacientes; en las estaciones de policía se registran con hora y fecha exactas de los hechos sucedidos; en almacenes grandes se registran las transacciones en facturas con fecha de compra y en algunos casos con nombre del cajero, entre otros ejemplos; por lo que se comienza a formar una generación masiva de datos los cuales llevan a la creación de almacenes o bodegas de datos, algunos con un crecimiento tan exagerado que hasta para las consultas realizadas por lenguajes como SQL es imposible lograr resultados eficientes. A nivel comercial se puede observar que las empresas logran la recolección de grandes volúmenes de información acerca de su actividad...

Técnicas de lógica difusa aplicadas a la minería de datos; Fuzzy logic techniques for data mining

Chavarro Porras, Julio César; Rojas Díaz, Jerónimo; Moreno Laverde, Ricardo
Fonte: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ciencias Básicas Publicador: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ciencias Básicas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: PDF
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La minería de datos permite manejar y clasificar grandes cantidades de datos, una de las tareas típicas de la minería de datos es el clustering o agrupamiento, Fuzzy C-Means es una técnica difusa de minería de datos para el clustering que se basa en el algoritmo clásico C-Means. Fuzzy C-Means asigna a cada dato un grado de pertenencia dentro de cada cluster y como consecuencia un dato puede pertenecer parcialmente a más de un grupo. Fuzzy C-Means se utiliza en tareas de clasificación de datos, bioinformática, economía, entre otras.

Metodología para la detección de pérdidas no técnicas en sistemas de distribución utilizando métodos de minería de datos

Trejos Ramírez, Rubén Darío
Fonte: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación Publicador: Universidad Tecnológica de Pereira; Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación
Tipo: Tese de Doutorado Formato: PDF
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Uno de los grandes problemas que afrontan las empresas de distribución de energía tanto a nivel nacional como internacional, son los fraudes de energía cometidos por los usuarios. En el presente proyecto de investigación se presenta y aplica una nueva metodología para la detección de perdidas no técnicas en sistemas de distribución, la cual sigue los lineamientos establecidos en el proceso de minería de datos. La metodología parte del hecho en el cual no se conocen a priori las etiquetas para aquellos registros Normales y Sospechosos, que conforman la base de datos; por lo cual por medio de un proceso de validación, se definen los datos que hacen parte de cualquiera de las etiquetas definidas anteriormente. Adicionalmente se aplica una etapa previa de pre-procesamiento con el fin de realizar una depuración de la información base e identificar y remover aquellos registros con comportamiento atípicos que afectan de forma negativa el desempeño de los métodos de agrupamiento y clasificación. Con el fin de clasificar un usuario, ya sea en la etiqueta de Normal o Sospechoso; se aplican 4 métodos de clasificación: Maquina de Soporte Vectorial, Clasificador Bayes Naive y los algoritmos Adaboost y Bagging. Las salidas de cada uno de los algoritmos permite determinar la e ciencia individual de cada uno de ellos y la e ciencia global...

Comparación interactiva de modelos de minería de datos utilizando técnicas de visualización; Interactive comparison of data mining models using visualization techniques

Padua, Luciana María
Fonte: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires Publicador: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Tipo: Tesis de Maestría Formato: text; pdf
Publicado em //2014 07 24 ESPAñOL
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El siguiente trabajo presenta una metodología para la generación automática de múltiples árboles de decisión y la posterior evaluación de los resultados en forma visual e interactiva. El foco principal reside en el análisis de la incidencia de los parámetros de configuración de árboles de decisión en los resultados de los múltiples modelos generados. El objetivo del mismo consiste en contribuir a la creciente disciplina de Visual Analytics, la cual es en una combinación de técnicas de Visualización de la Información y Minería de Datos con el fin de involucrar a las personas en los procesos de aprendizaje automático. El enfoque presentado se basa en herramientas disponibles en el mercado, sugiriendo la adaptación de las mismas para lograr los objetivos de interacción del usuario. Con el fin de demostrar la potencialidad de la metodología se presenta al finalizar un caso de uso real de una empresa de Telecomunicaciones.

Aplicación de técnicas de minería de datos para mejorar el proceso de control de gestión de ENTEL

Martínez Álvarez, Clemente Antonio
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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Magíster en Gestión de Operaciones; Ingeniero Civil Industrial; El presente estudio se enfoca en el análisis de ingresos no percibidos en la empresa de telecomunicaciones ENTEL, dentro del proceso de provisión de servicios privados de telefonía, internet y comunicaciones a los clientes de mercados no residenciales. Dicho proceso es controlado mediante indicadores de gestión, obtenidos a partir de la transformación de datos de clientes y servicios. La generación de estos indicadores demanda tiempo y esfuerzo por parte de los analistas de la empresa, debido a que es un trabajo realizado en forma manual. El objetivo principal de esta tesis consiste en reducir el tiempo de cálculo de los indicadores de servicios privados de ENTEL, para lo cual se aplicó modelamiento multidimensional, técnicas de minería de datos y automatización de procesos, y de este modo poder entregar información más oportunamente. La metodología de este trabajo se basa principalmente en las etapas del proceso conocido como Knowledge Discovery in Databases (KDD), implementadas de acuerdo a la metodología CRISP-DM, la cual es usada para el desarrollo de proyectos de minería de datos. Para comenzar, se hizo un levantamiento de las métricas existentes para la gestión de la provisión de servicios. Luego...

Minería de datos educacionales: modelos de predicción del desempeño escolar en alumnos de enseñanza básica

Molen Moris, Johan van der
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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Ingeniero Civil Matemático; En los últimos años, se ha abierto una oportunidad de hacer análisis más precisos de las habilidades y desempeños de los estudiantes. De a poco, han comenzado a proliferar sistemas de ejercitación en línea y tutores inteligentes que permiten registrar una gran cantidad de información valiosa referente al aprendizaje de los alumnos. La Minería de Datos Educacionales (MDE), es un campo de estudio dedicado a desarrollar métodos matemáticos para analizar datos provenientes de ambientes relacionados a la educación, y extraer la mayor cantidad de información para tratar de entender mejor a los estudiantes, profesores y actores relacionados, con el fin de mejorar los procesos educativos. En esta memoria se aborda el problema de predecir el desempeño de un alumno dados sus datos históricos recopilados a partir de su interacción en un sistema computacional de ejercitación en línea. Este desafío se ha constituido últimamente como uno de los más importantes dentro de la MDE, tal como evidencia el aumento de publicaciones relacionadas, y el gran interés que ha despertado por parte de universidades y entidades gubernamentales. En este trabajo, se analizan los registros almacenados de más de medio millón de ejercicios en línea realizados semanalmente en el 2011 por 805 estudiantes en 23 cursos de cuarto básico de 13 escuelas vulnerables...

Desarrollo de un Sistema de Replicación y Distribución de Consultas de Bases de Datos Infobright

Poillot Cartes, Ronald Elias
Fonte: Universidad de Chile; CyberDocs Publicador: Universidad de Chile; CyberDocs
Tipo: Tesis
ES
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La Inteligencia de Negocios (BI) y la Minería de Datos (DM) son áreas que han tenido un importante crecimiento en los últimos diez años. Estas disciplinas ayudan en la toma de decisiones de las compañías, entregando valiosa información extraída desde los datos de la empresa mediante complejos procedimientos. Resulta indispensable para los proveedores de servicios en estas áreas el contar con los datos disponibles la mayor cantidad de tiempo posible, para no incurrir en quiebres importantes de su continuidad operacional. El objetivo de la presente memoria fue crear un sistema básico de alta disponibilidad que incluye replicación y distribución de consultas a Bases de Datos, el cual pretende disminuir los riesgos asociados al downtime de los servidores de datos de la empresa Penta Analytics. Esta compañía utiliza Infobright como motor de almacenamiento de datos, el cual está orientado a Bases de Datos de tipo analítica y que actualmente no cuenta con una solución de alta disponibilidad que abarque ambos temas. La solución fue diseñada en base a tres componentes principales: un sistema de replicación de datos, un sistema de distribución de consultas y una tabla de estados de replicación. Para la replicación se desarrolló una aplicación ad-hoc programada en lenguaje Java...

Exigencias de calidad de suministro en base a densidad de consumo mediante técnicas de minería de datos

Flores Cartes, Claudio Nicolás
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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Ingeniero Civil Electricista; Se entenderá por calidad de servicio el conjunto de propiedades y estándares normales que, conforme la Ley y el Reglamento Eléctrico son inherentes a la actividad de distribución concesionada, y constituyen las condiciones bajo las cuales dicha actividad debe desarrollarse. Esta incluye la calidad de servicio comercial, la calidad de suministro y dentro de ésta la calidad de producto y la disponibilidad del servicio eléctrico. Se entenderá por calidad de suministro la disponibilidad del servicio, la cual se medirá a través de las interrupciones de suministro: cantidad y duración de ellas. Estas definiciones encuentran su sustento legal en la Ley General de Servicios Eléctricos (DFL 4/2006), el Reglamento Eléctrico (DS 327/1997) y las normas técnicas. Actualmente las exigencias de calidad de suministro establecen índices ligados a las empresas y zonas de concesión de distribución, estableciéndose exigencias en base a índices poblacionales, kilómetros de redes de distribución y criterios que no dan cuenta de la densidad de consumo, criterio que determina necesariamente la calidad que se necesita. El presente trabajo propone una metodología de asignación de grupos de consumidores dentro del territorio nacional a índices de calidad representativos mediante técnicas de minería de datos (clustering)...

Estudio de la relación entre neurodatos, dilatación pupilar y emocionalidad basado en técnicas de minería de datos

Aracena Cornejo, Claudio Felipe
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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Ingeniero Civil Industrial; El presente trabajo de título tiene por objetivo caracterizar las relaciones cuantitativas y cualitativas entre dilatación pupilar y emocionalidad del sujeto mediante técnicas de minería de datos como apoyo a la metodología de identificación de Website Keyobjects. Además se introduce el análisis de neurodatos como una posible medida de la emoción de los sujetos de estudio. Los objetivos específicos plantean investigar el estado del arte de las distintas variables de estudio, diseñar e implementar experimentos orientados a descubrir la posible relación, aplicar proceso de descubrimiento de conocimiento y finalmente concluir con respecto a la hipótesis de investigación. El trabajo de título está inmerso en el proyecto FONDEF titulado Plataforma informática basada en web-intelligence y herramientas de análisis de exploración visual para la mejora de la estructura y contenido de sitios web (AKORI: Advanced Kernel for Ocular Research and web Intelligence), proyecto compartido entre el Laboratorio de Neurosistemas y el Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile. La justificación del trabajo se basa en la creciente necesidad de entender la experiencia del usuario dentro de los sitios web con el fin de utilizar las mejores prácticas en la construcción de los mismos. Hasta el momento...

Mineração de dados: busca de conhecimento sobre a evolução do canto da família Thamnophilidae; Minería de datos: busqueda de conocimiento sobre evolución del canto de la familia thamnophilidae; Datamining: the search for knowledge about the singing evolution of the Thamnophilidae family

Costa e Silva, Leticia da; Programa de Pós Graduação em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR; Tsunoda, Denise Fukumi; Universidade Federal do Paraná - UFPR; Deslandes, Viviane; Programa de Pós Graduação em Ecologia e Conservação
Fonte: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR Publicador: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Artículo evaluado por pares; investigación cuantitativa; ; quantitative research; Avaliado pelos pares; pesquisa quantitativa Formato: text/html; application/pdf; application/epub+zip
Publicado em 01/06/2011 POR
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Introducción: Se describe la utilización de una técnica de minería de datos sobre el canto, la biología y el micro-habitat de la familia Thamnophilidae (Aves) con el fin de encontrar estándares  que se relacionen. Metodología: Se construyó una base de datos en una planilla Excel relacionando 83 especies de la familia de las aves Thamnophilidae, con diferentes atributos referentes a las características del canto, de la biología y del micro-habitat en el cual se encontraban. En el análisis se utilizó el algoritmo Apriori en el software WEKA 3.7.1. Resultados: Al asociar los diferentes atributos de 82 especies diferentes considerando una base mínima de un 10% y una confianza mínima de 90% fueron encontrados 172 estándares, de los cuales 42 contenían dos atributos de canto: PC1 y PC2. Los estándares que relacionaban el atributo PC2 fueron los más significativos al indicar la relación de este con los tamaños y géneros de la familia. Los resultados ayudaron a generar una hipótesis de que los atributos de canto poseen comportamientos no relacionados. Conclusiones: La experiencia demostró que el algoritmo puede ser mejor aprovechado en bases de datos mayores y/o cuya estandarización de datos presente menor número de categorías...

Minería de datos y la calidad de los conocimientos extraídos de informes policiales de carreteras federales brasileñas; A mineração de dados e a qualidade de conhecimentos extraídos dos boletins de ocorrência das rodovias federais brasileiras; Data mining and the quality of extracted knowledge from police reports of Brazilian Federal Highways

Costa, Jefferson de Jesus; Universidade Federal Fluminense - UFF; Bernardini, Flávia Cristina; Universidade Federal Fluminense - UFF; Viterbo Filho, José; Universidade Federal Fluminense - UFF
Fonte: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR Publicador: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Artículo evaluado por pares; minería de datos; ; data mining; Avaliado pelos pares; mineração de dados Formato: application/epub+zip; application/xhtml+xml; application/pdf
Publicado em 05/03/2015 POR
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Introdução: Apresenta e analisa os resultados encontrados com a aplicação do processo de Mineração de Dados nos boletins de ocorrências de rodovias federais brasileiras gerados pela Polícia Rodoviária Federal (PRF) em 2012. O objetivo desse trabalho é analisar a viabilidade da aplicação do processo de Mineração de Dados sobre os dados fornecidos pela PRF, a fim de identificar associações entre variáveis relacionadas aos acidentes de trânsito em todas as rodovias federais. Método: Empregaram-se algoritmos de aprendizado supervisionado e simbólico e um algoritmo de regras de associação, ambos implementados na ferramenta Weka. Quanto à base de dados o estudo compreende os registros referentes ao ano de 2012. Sobre essa parcela da base de dados aplicou-se a etapa de pré-processamento dos dados, os quais foram utilizados para extração dos modelos e padrões na ferramenta Weka e, por último, avaliaram-se os modelos e os padrões extraídos. Resultados: No aprendizado supervisionado, os resultados obtidos com os algoritmos J48 e PART foram considerados promissores, pois para todas as classes de causas de acidente, os valores obtidos de área sob a curva ROC (AUC) estiveram acima de 0,5. Além disso, utilizando-se o algoritmo Apriori...

Data Mining: Applications, tools, learning types and other subtopics; Minería de datos: aplicaciones, herramientas, tipos de aprendizaje y otros subtemas; Mineração de dados: aplicações, ferramentas, tipos de aprendizado e outros subtemas

Carvalho, Deborah Ribeiro; Programa de Pós-Graduação em Tec. Aplicada à Saúde - PUC PR; Dallagassa, Marcelo Rosano; Unimed Paraná
Fonte: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR Publicador: Mestrado Interdisciplinar em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação - UFPR
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; bibliographic; ; bibliográfico; convidados; bibliográfica Formato: text/html; application/pdf; application/epub+zip
Publicado em 05/03/2015 POR
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Experts in the field of data mining present concepts, features, limitations and possibilities of the data mining process, including the indication of tools available, links to artificial intelligence, and the implications of it's use in business intelligence.; Expertos en el tema de minería de datos presentan conceptos, características, limitaciones y posibilidades de la minería de datos, incluyendo la indicación de herramientas disponibles, las relaciones con la inteligencia artificial, y las implicaciones de su uso en la inteligencia de negocios.; Especialistas na área de mineração de dados apresentam conceitos, características, limites e potencialidades da mineração de dados, incluindo indicação de ferramentas disponíveis, relações com a inteligência artificial,  e implicações de seu uso na área de business intelligence.

Aplicación de la minería de datos al Sistema Cubano de Farmacovigilancia

Calzadilla Fernández de Castro,Omar; Jiménez López,Giset; González Delgado,Blanca Estela; Ávila Pérez,Jenny
Fonte: Revista Cubana de Farmacia Publicador: Revista Cubana de Farmacia
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2007 ES
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En el año 1999, se crea la Unidad Nacional Coordinadora de Farmacovigilancia, la cual funciona como el órgano técnico-científico que desarrolla la política de vigilancia de seguridad de medicamentos del Ministerio de Salud Pública e integra las actividades de los centros provinciales y de otros programas concertados de farmacovigilancia en un sistema único. Entre sus funciones más relevantes se encuentran la de definir, diseñar y desarrollar los sistemas de información; administrar la base de datos nacional; depurar y validar la información contenida en ella; y realizar y coordinar estudios científicos sobre la seguridad de los medicamentos; así como elaborar informes para las autoridades sanitarias y el Sistema Nacional de Salud. En este sistema existe la necesidad de utilizar herramientas de análisis, por lo que se trazó el objetivo de definir, diseñar y desarrollar los sistemas de tratamiento de la información y administrar la base de datos nacional "VigiBaseCuba". Aplicando una serie de transformaciones, validaciones y la adecuación de la metodología CRISP-DM para la elaboración de proyectos de minería de datos, se conformó la base de datos nacional, en un sistema de gestión de bases de datos relacional con los registros de las notificaciones de sospechas de reacciones adversas a los medicamentos y un proceso de descubrimiento de conocimiento que permite gestionar eficazmente la seguridad de los medicamentos...

Sistema de reconocimiento de patrones de sustancias químicas cerebrales basado en minería de datos

Altamiranda,Junior; Aguilar,José; Hernández,Luis
Fonte: Centro de Investigación en computación, IPN Publicador: Centro de Investigación en computación, IPN
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/03/2015 ES
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En este trabajo se presenta un Sistema de Minería de Datos para interpretar los cambios bioquímicos que ocurren en los cerebros de los roedores. El análisis manual de tales experimentos es impráctico debido a la naturaleza voluminosa de los datos que son generados y la naturaleza tediosa del análisis de su significado, por lo que información importante se pierde. Por esta razón, se ha diseñado un Sistema de Minería de Datos el cual contiene varios pasos (pre-procesamiento de los datos, clasificación de la información recolectada, etc.), y utiliza la Red Neuronal Artificial basada en la Teoría de Resonancia Adaptativa en la realización de algunos de ellos. En este artículo se describe el Sistema, y se prueba su funcionamiento estudiando los neurotransmisores glutámato y aspartato de muestras extraídas del cerebro de roedores.

Develando estrategias de mercado: minería de datos aplicada al análisis de mercados financieros

Gordillo-Ruiz,José Luis; Martínez-Miranda,Enrique; Stephens,Christopher R.
Fonte: Centro de Investigación en computación, IPN Publicador: Centro de Investigación en computación, IPN
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2012 ES
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En los últimos años se han venido desarrollando marcos de estudio que intentan describir a los mercados financieros con mayor apego a la realidad que los marcos tradicionales, excesivamente simplificadores. En estos marcos se incluyen herramientas conceptuales y de análisis como evolución, sistemas complejos y minería de datos, entre otras. En particular, la minería de datos proporciona herramientas para extraer información a partir de la gran cantidad de datos que se generan del funcionamiento de los mercados financieros. En este trabajo, se presenta una metodología para inferir, a partir de los datos de un mercado, si participantes con resultados similares tienen estrategias similares y así intentar entender porque ciertos agentes son exitosos. Por decirlo de alguna manera, usamos estas herramientas para tratar de encontrar "huellas" de las estrategias de los agentes en las series de tiempo que son generadas a partir de su actividad en los mercados. Esta metodología puede verse a su vez como una conversión del problema a uno de clasificación, en donde se pretende corroborar que agentes con ganancias similares se encuentran en una misma región de un espacio discreto multidimensional, constituido por variables derivadas de los datos de las operaciones del mercado.