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

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, tales como compras, ventas, inventarios, entre otros, de los cuales algunos de estos datos serán usados y otros se acumularán hasta inclusive llegar a perderse por falta de actualidad o cambio en las políticas de manejo de datos. para darle un poco de utilidad a esta información se han aplicado diversos modelos y técnicas especialmente desarrollados en el campo de la Minería de Datos por medio de los cuales es posible describir el movimiento de los inventarios así como encontrar posibles relaciones que se puedan dar entre determinados productos

PROPUESTA DE GESTION DE INFORMACION DE AGRUPAMIENTO (CLUSTERING), UTILIZANDO TECNICAS DE MINERIA DE DATOS PARA EGRESADOS DEL PROGRAMA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS DE LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE SANTA MARÍA

ESTADO DEL ARTE INTRODUCCIÓN MINERÍA DE DATOS KDD (DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO EN BASES DE DATOS) MINERÍA DE DATOS CONCEPTOS COMPONENTES BÁSICOS DE LA MINERÍA DE DATOS CARACTERÍSTICAS DE LA MINERÍA DE DATOS OBJETIVOS DE LA MINERÍA DE DATOS TÉCNICAS DE LA MINERÍA DE DATOS TÉCNICAS DESCRIPTIVAS TAREAS PREDICTIVAS APLICACIONES DE LA MINERÍA DE DATOS HERRAMIENTAS DE LA MINERÍA DE DATOS HERRAMIENTAS DE VERIFICACIÓN HERRAMIENTAS DE DESCUBRIMIENTO CLUSTERING ANÁLISIS DE CLUSTERING CARACTERÍSTICAS DE LOS ALGORITMOS DE CLUSTERING TÉCNICAS DE CLUSTERING CLUSTERING PARTICIONAL ALGORITMOS JERÁRQUICOS ALGORITMOS BASADOS EN GRILLAS (GRID/BASED ALGORITHMS) ALGORITMOS BASADOS EN DENSIDAD (DENSITY-BASED ALGORITHMS

Aplicación de técnicas y estrategias de Inteligencia de Negocio (BI) para analizar/integrar información de los alumnos de la Facultad de Informática de la UNLP

La Facultad de Informática – UNLP cuenta con varios sistemas informáticos que almacenan información de sus estudiantes y graduados. El análisis de estos datos, puede facilitar a las autoridades la toma de decisiones. La cantidad de datos almacenados en las diferentes bases de datos, dificulta el análisis de los mismos de manera manual. En esta tesina de grado, se aplican tareas y técnicas de minería de datos, a datos obtenidos de las bases de datos de diferentes sistemas utilizados por la Facultad de Informática – UNLP. Se aplican las tareas de clasificación y agrupamiento, teniendo en cuenta que son las dos tareas más usadas en el campo de la minería de datos aplicadas a la educación. El objetivo principal es la obtención de patrones y modelos de los datos obtenidos, que permitan definir un perfil de los estudiantes. También se desarrolló un sistema Ad-Hoc que permite la aplicación de las técnicas utilizadas y la observación de los resultados a usuarios no familiarizados con herramientas de minería de datos. Este trabajo de grado se basa en el uso, en la medida de lo posible, de sistemas de software libre; tanto aquellos sistemas fuentes de obtención de los datos, como todas las herramientas utilizadas para el desarrollo de los análisis.Facultad de Informátic

Introducción a la inteligencia de negocios con énfasis en una selección de algoritmos de minería de datos

La inteligencia de negocios es una herramienta de gran potencial, la cual está pasando por un momento de gran aceptación e inclusión en grandes compañías. A pesar de que muchas organizaciones implementan o quieren implementar herramientas de inteligencia de negocios, no hay muchas personas que conozcan a fondo el tema, o que puedan implementar dichas herramientas. Además, la incursión en el tema para nuevas personas es un poco complicada, ya que la documentación se encuentra dispersa y sin relación entre sí. Tal es el posicionamiento de la inteligencia de negocios en las grandes compañías, que cada día se necesitan más profesionales que puedan ayudar a establecer, soportar o implementar esta herramienta dentro de las organizaciones. Pero a pesar de la gran demanda que presenta este campo, muy pocas personas en el interior de las organizaciones poseen los conocimientos básicos sobre el tema. Los nuevos profesionales en campos de las ciencias de la computación terminan sus estudios de pregrado sin tener idea alguna de este campo de acción

Revisión sistemática para las técnicas de minería Web de contenido

Trabajo de InvestigaciónDeterminar las principales técnicas empleadas de minería web que permiten realizar minería de contenido, con el fin de facilitar la búsqueda de información en bases documentales. Para ello se llevó a cabo una revisión sistemática de la información documentada en medios arbitrados en el período 2014 – 2018, empleando las bases documentales Redalyc, Scielo, Scopus, IEEEXplore, Google Scholar y Web of ScienceINTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. DEFINICIÓN DE LOS CRITERIOS DE BÚSQUEDA DE ARTÍCULOS SOBRE MINERÍA DE CONTENIDO EN LA WEB 3. IDENTIFICACIÓN DE LAS TÉCNICAS QUE HAN SIDO EMPLEADAS PARA REALIZAR MINERÍA DE CONTENIDO EN LA WEB 4. CARACTERIZACIÓN DE LAS PRINCIPALES TÉCNICAS QUE HAN SIDO EMPLEADAS PARA REALIZAR MINERÍA DE CONTENIDO EN LA WEB 5. CONCLUSIONES 6. RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema

Aplicación de la metodología CRISP-DM a un proyecto de minería de datos en el entorno universitario

Ingeniería en Informátic

Aplicación de la inteligencia artificial en el desarrollo de software

Software development (SD) is a computer science area managered information processing, through the software products creation, design and deployment, which require a life cycle and the model implementation to determine a quality product. Also, software development processes generate a high failure rate, due to requirement specification, limited communication between the development team and the client, an inadequate application of methodologies and estimated time, what must be analyzed depth. With technological changes estableshed this last decade and the Artificial Intelligence (AI) advance, it is considered important to integrate these science two edges, what allow the a capable software product development of satisfying the customers needs, based onto art state technologies integration. For research project development, it was set a systematic literature review, based onto scientific information databases, its second phase is estableshed a Ecuciencia scientific platform case study to determine models, phases and set activities into AI algorithms software and the application development, and finally, it is designed a model to determine success factors, what allow the Artificial Intelligence and Software Engineering integration for developing complete programming solutions, through the next-generation models and algorithms applicationEl desarrollo de software (DS) es un área de las ciencias informáticas encargada del procesamiento de la información a través de la creación, diseño y despliegue de productos de software que requieren de un ciclo de vida y de la implementación de un modelo para determinar un producto de calidad. Los procesos de desarrollo de software generan también una alta tasa de fallo debido a la especificación de requerimientos, comunicación limitada entre el equipo de desarrollo y el cliente, una aplicación inadecuada de las metodologías y estimaciones de tiempo que deben ser analizadas a profundidad. Con los cambios tecnológicos establecidos en esta última década y el avance de la Inteligencia Artificial (IA) se considera importante la integración de estas dos aristas de la ciencia que permitan el desarrollo de un producto de software capaz de satisfacer las necesidades de los clientes con base a la integración de tecnologías de última generación. Para el desarrollo del proyecto de investigación se establece una revisión sistemática de literatura basado en bases de datos científicas de información, en sus segunda fase se establece un caso de estudio de la plataforma científica EcuCiencia para determinar modelos, fases y actividades establecidas en el desarrollo de software y la aplicación de algoritmos de IA y finalmente se diseña un modelo para determinar factores de éxito que permitan la integración de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería de Software para desarrollar soluciones completas de programación a través de la aplicación de modelos y algoritmos de última generación

Aplicación de modelos de clasificación a datos inciertos

In the field of learning models from data, the quality of models depends to a large extent on the quality of the training data. That is the reason why the preparation and cleaning of data is one of the stages of the knowledge extraction process in which more time is investing. In fact, the most common scenario in the model training phase is that models be created under almost "perfect" conditions (and using "perfect" training data). However, the situation is often quite different during the model deployment phase, since, in the "real world", data usually contain noise, there may are missing or incorrect values, or even be uncertain, in the sense that we do not know their exact value, we only have an approximate knowledge of its value. In this Master Thesis, we will study how to apply the learning models to uncertain data. We will focus on classification problems in which uncertainty is only present in numerical attributes.En el ámbito del aprendizaje de modelos a partir de datos, la calidad de los modelos depende en gran medida de la calidad de los datos usados en su entrenamiento. Es por ello, que de las etapas de que consta cualquier proceso de extracción de conocimiento, la de preparación y limpieza de los datos es la que ocupa un tiempo mayor. De hecho, es habitual que los modelos se generen con datos ¿limpios¿ bajo condiciones casi ¿perfectas¿. Sin embargo, la situación suele ser bastante diferente durante la etapa de aplicación del modelo, ya que los datos reales suelen contener ruido, puede haber valores faltantes, erróneos, o incluso ser inciertos en el sentido de que no conocemos su valor exacto, sino que solo tenemos un conocimiento aproximado de su valor. En este TFM vamos a estudiar este último caso, cómo aplicar modelos a datos inciertos. Vamos a centrarnos en problemas de clasificación en los que la incertidumbre solo está presente en atributos numéricos.Quiroz Marcillo, YP. (2017). Aplicación de modelos de clasificación a datos inciertos. http://hdl.handle.net/10251/90141TFG

Minería de datos avanzados

El proyecto buscaba reglas que a través de técnicas de Minería de datos se pueda aplicar a la información de los alumnos de la universidad, se utilizó un proceso de “Knowledge Discovery in Database” a los datos, con el objetivo de encontrar conocimiento útil acerca del desempeño de los estudiantes. A través de distintos factores, se logró determinar los atributos con mayor efecto en el rendimiento de los estudiantes, mediante reglas que de manera precisa indiquen las variables influyentes. Se aplicaron enfoques y técnicas de Minería de Datos que permiten el desarrollo de distintos modelos de predicción. Las etapas desarrolladas en los modelos han sido resueltas por el software llamado “WEKA”. Según el modelo, se logró conseguir distintos algoritmos y reglas, dando así la interpretación de los resultados obtenidos. Los resultados son de importancia para influenciar el rendimiento académico de los alumnos y el desempeño del curso, ya que influye en la toma de decisiones acertadas, las cuales serán tomadas en el momento preciso, el conocimiento obtenido puede hacer la diferencia para que un alumno apruebe o desapruebe el curso