Influencia del pre-procesamiento de datos dentro del desempeño de modelos de perfilamiento de clientes elaborados con herramientas de minería de datos

El perfilamiento de clientes es una de las estrategias de mercadeo directo más utilizadas por las empresas, investigaciones en el campo de la minería de datos presentan un crecimiento en los últimos años (Patil, Revankar and Joshi, 2009). Algunas de las investigaciones sobre mercadeo directo en las que se utilizan soluciones de perfilamiento de clientes usando minería de datos resaltan la necesidad de estudiar aspectos específicos acerca de la influencia del pre-procesamiento de datos (PPD) para la mejora de resultados (Romdhane, N. Fadhel, and B. Ayeb, 2010). El objetivo de esta investigación es identificar la influencia del pre-procesamiento de datos dentro del desempeño de modelos de perfilamiento de clientes basados en minería de datos. Este documento cuenta con tres capítulos, el primero describe la metodología de la investigación, el segundo capítulo corresponde presentación de datos experimentales, el tercer y último capítulo corresponde al análisis de resultados. Como resultado de la investigación se describen las mejores prácticas para el pre-procesamiento, producto de los experimentos efectuados.Maestrí

Data preparation using data quality matrices for classification mining

Data mining aims to find patterns in organizational databases. However, most techniques in mining do not consider knowledge of the quality of the database. In this work, we show how to incorporate into classification mining recent advances in the data quality field that view a database as the product of an imprecise manufacturing process where the flaws/defects are captured in quality matrices. We develop a general purpose method of incorporating data quality matrices into the data mining classification task. Our work differs from existing data preparation techniques since while other approaches detect and fix errors to ensure consistency with the entire data set our work makes use of the apriori knowledge of how the data is produced/manufactured.Data manufacturing Data quality Data preparation Application of data mining