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http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/4630
Título : | Estado del arte de la minería de datos aplicada a la inteligencia de negocios. |
Autor : | Contreras Pabon, Duber Mauricio. |
Palabras clave : | Minería de datos, Inteligencia de negocios, Técnicas de minería de datos, Herramientas de minería de datos. |
Fecha de publicación : | 2019 |
Editorial : | Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura. |
Citación : | Contreras Pabon, D. M. (2018). Estado del arte de la minería de datos aplicada a la inteligencia de negocios [Trabajo de Grado Maestría, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/4630 |
Resumen : | This document presents a complete bibliographical review on developed works, the latest trends, techniques and applications of data mining focused on business intelligence; a theoretical review that established the generally accepted knowledge, was carried out exploration of the literature generated in the last 5 years, both nationally and internationally. The review was organized and analyzed from different points of view, such as time (chronological order), data sources, selection, exploration and visualization of the data. A categorization of the contributions in relation to the predictive and descriptive models around data mining, categorizing techniques oriented to: classification, clustering, regression and association rules. It was possible to establish the current status of the study area and also propose possible future work, potential fields of application, business opportunities and lines of research and deepening. |
Descripción : | Este documento presenta una completa revisión bibliográfica sobre trabajos desarrollados, las últimas tendencias, técnicas y aplicaciones de la minería de datos enfocada a la inteligencia de negocios; una revisión teórica que estableció el conocimiento generalmente aceptado, se efectuó exploración de la literatura generada en los últimos 5 años, tanto a nivel nacional como internacional. La revisión fue organizada y analizada desde diferentes puntos de vista, como el tiempo (orden cronológico), las fuentes de datos, selección, exploración y visualización de los datos. Una categorización de los aportes en relación con los modelos predictivos y descriptivos en torno a la minería de datos, categorizando técnicas orientadas a: clasificación, clustering, regresión y reglas de asociación. Fue posible establecer el estado actual del área de estudio y así mismo plantear posibles trabajos futuros, potenciales campos de aplicación, oportunidades de negocio y líneas de profundización e investigación. |
URI : | http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/4630 |
Aparece en las colecciones: | Maestría en Gestión de Proyectos Informáticos |
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