Tener un control \u00f3ptimo del rango establecido por el algoritmo de miner\u00eda de

Tener un control óptimo del rango establecido por el

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interactivo de agrupamiento). Tener un control óptimo del rango establecido por el algoritmo de minería de datos. Fuente: Jang y Jeon (2009).
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Pistas Educativas , No. 114, Diciembre 2015. México, Instituto Tecnológico de Celaya. Pistas Educativas Año XXXVI - ISSN 1405-1249 Certificado de Licitud de Título 6216; Certificado de Licitud de Contenido 4777; Expediente de Reserva 6 98 92 ~283~ La integración de actividades de minería de datos en la metodología Six Sigma se da con la finalidad de ofrecer al usuario un análisis de la calidad de datos en grandes cantidades de información. 4. Comparación de los procesos Las metodologías presentadas comparten la misma filosofía, esto es, están estructuradas en diversas fases relacionadas entre sí con la finalidad de guiar el desarrollo de proyectos de minería de datos. Sin embargo, SEMMA parte del empleo del uso de la estadística (muestreo de datos), mientras que KDD, CRISP-DM, Catalyst y Six Sigma se centran en el análisis de los requerimientos y el entendimiento del negocio. A su vez, cada una de estas metodologías contemplan tareas específicas para el entendimiento, selección y preparación de datos; así como la aplicación de los algoritmos para el descubrimiento de patrones de interés. Asimismo, la etapa de evaluación forma parte crucial en todas las metodologías, esto debido a la importancia de validar los resultados obtenidos, por ejemplo, SEMMA y Six Sigma interpretan y evalúan los resultados con base en el desempeño de modelo, mientras que en KDD y Catalyst la validación está en función de los objetivos del proyecto. Para el caso de CRISP-DM los resultados se evalúan con base en el desempeño del modelo y el cumplimiento de los requerimientos iniciales del proyecto. Otro aspecto a considerar sobre estas metodologías es el uso de herramientas empleadas para el desarrollo de proyectos de minería de datos, por ejemplo, SEMMA está relacionada con productos comerciales de SAS Institute, como Enterprise Miner y Text Miner. Esto trae como consecuencia que el analista de datos tenga que ajustarse a los algoritmos y herramientas de la misma. Además, dado que KDD, CRISP-DM y Catalyst fueron diseñadas como metodologías neutras, de libre distribución, es decir, sin costo, éstas pueden adaptarse a cualquier herramienta ya sea libre o comercial. En la Tabla 3 se presenta un cuadro comparativo con las principales características de las cinco metodologías presentadas. Se incluye sus etapas, el tipo de herramientas utilizadas, el objetivo de su evaluación, el año de su creación, entre otros aspectos.
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Pistas Educativas , No. 114, Diciembre 2015. México, Instituto Tecnológico de Celaya. Pistas Educativas Año XXXVI - ISSN 1405-1249 Certificado de Licitud de Título 6216; Certificado de Licitud de Contenido 4777; Expediente de Reserva 6 98 92 ~284~ Tabla 3. Comparativa entre las metodologías tradicionales de minería de datos. KDD CRISP-DM SEMMA Catalyst Six Sigma Fases Integración y recopilación Selección, limpieza y transformación Minería de datos Evaluación e interpretación Difusión y uso Entendimiento del negocio Entendimiento de los datos
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  • Summer '18
  • mit
  • Inteligencia artificial, Ingeniería de software, Minería de datos

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