Metodologías para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos: un estudio comparativo

Autores
Moine, Juan Miguel
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Haedo, Ana
Gordillo, Silvia
Descripción
Para llevar a cabo en forma sistemática el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, conocido como minería de datos, es necesaria la implementación de una metodología. Actualmente las metodologías para minería de datos se encuentran en etapas tempranas de madurez, aunque algunas como CRISP-DM ya están siendo utilizadas exitosamente por los equipos de trabajo para la gestión de sus proyectos. En este trabajo se establece un análisis comparativo entre las metodologías de minería de datos más difundidas en la actualidad. Para lograr dicha tarea, y como aporte de esta tesis, se ha propuesto un marco comparativo que explicita las características que se deberían tener en cuenta al momento de efectuar esta confrontación.
Magister en Ingeniería de Software
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
CRISP-DM
Minería de Datos
Catalys
KDD
SEMMA
explotacion de la informacion
gestion de proyectos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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