Estimación de proyectos de explotación de información : Estudio comparado de modelos analíticos y empíricos

La Explotación de Información (en inglés Information Mining, IM) consiste en la extracción de conocimiento no-trivial que reside de manera implícita en los datos disponibles en distintas fuentes de información. Dicho conocimiento es previamente desconocido y puede resultar útil para algún proceso. Para un experto, o para el responsable de un sistema de información, normalmente no son los datos en sí lo más relevante, sino el conocimiento que se encierra en sus relaciones, fluctuaciones y dependencias. Esta disciplina engloba un conjunto de técnicas de Minería de Datos (Data Mining, DM) encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en el almacén de datos (Data Warehouse, DW) de la organización. Las bases de estas técnicas se encuentran en el análisis estadístico y en los sistemas inteligentes. Con Explotación de Información se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación. Estos resultados contribuyen con la toma de decisiones de gestión y generación de planes estratégicos en las organizaciones. Por esta razón ha sido necesario disponer de métodos eficientes para la búsqueda de conocimiento en datos mediante el desarrollo de algoritmos y herramientas para la explotación de información. Para el desarrollo de estos algoritmos y herramientas se necesita de una metodología que lo asista. A través de la experiencia acumulada en proyectos de explotación de información se han ido desarrollando metodologías que permiten gestionar esta complejidad de una manera uniforme. Entre estas metodologías, la comunidad científica considera probada a la metodología CRISP-DM.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de explotación de información aplicadas al análisis del rendimiento académico de alumnos de la FACENA-UNNE

Las actividades enmarcadas en el proyecto “Rendimiento Académico de alumnos de la FACENA – UNNE: Su análisis mediante métodos cuantitativos”, tienen como objetivo fundamental la identificación de factores que afectan el rendimiento académico de los alumnos de las carreras de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE). En este trabajo se describen las principales metodologías y técnicas de explotación de información empleadas para la construcción de modelos orientados al análisis de la información recopilada para satisfacer los objetivos del proyecto, y se sintetizan los resultados obtenidos, los trabajos en curso y la integración y formación de recursos humanos que intervienen en el mismo. Los resultados de este proyecto aportarán a un mayor conocimiento de los posibles factores que inciden en el desempeño de los alumnos y permitirán que, desde la gestión institucional, se aborden mecanismos superadores que contribuyan, por un lado, al mejoramiento de los índices de permanencia y culminación exitosa de los estudios universitarios y, por otro lado, aporten información significativa a los procesos de evaluación y acreditación de carreras, en consonancia con las políticas educativas nacionales que priorizan la formación en Informática, Ingeniería y Ciencias Básicas, por considerarlas estratégicas para el desarrollo del país.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de explotación de información aplicadas al análisis del rendimiento académico de alumnos de la FACENA-UNNE

Las actividades enmarcadas en el proyecto “Rendimiento Académico de alumnos de la FACENA – UNNE: Su análisis mediante métodos cuantitativos”, tienen como objetivo fundamental la identificación de factores que afectan el rendimiento académico de los alumnos de las carreras de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste (FACENA-UNNE). En este trabajo se describen las principales metodologías y técnicas de explotación de información empleadas para la construcción de modelos orientados al análisis de la información recopilada para satisfacer los objetivos del proyecto, y se sintetizan los resultados obtenidos, los trabajos en curso y la integración y formación de recursos humanos que intervienen en el mismo. Los resultados de este proyecto aportarán a un mayor conocimiento de los posibles factores que inciden en el desempeño de los alumnos y permitirán que, desde la gestión institucional, se aborden mecanismos superadores que contribuyan, por un lado, al mejoramiento de los índices de permanencia y culminación exitosa de los estudios universitarios y, por otro lado, aporten información significativa a los procesos de evaluación y acreditación de carreras, en consonancia con las políticas educativas nacionales que priorizan la formación en Informática, Ingeniería y Ciencias Básicas, por considerarlas estratégicas para el desarrollo del país.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estimación empírica de carga de trabajo en proyectos de explotación de información

Un proceso de explotación de información puede definirse como un conjunto de tareas relacionadas lógicamente, que se ejecutan para extraer conocimiento no-trivial que reside de manera implícita en los datos disponibles en distintas fuentes de información. Una metodología de explotación de información permite gestionar la complejidad de estos procesos de manera uniforme. Entre estas metodologías, la comunidad científica considera probada a la metodología CRISP-DM. Resultados previos señalan la necesidad de abordar la estimación empírica de proyectos de explotación con base en proyectos realizados para pequeños y medianos emprendimientos. En este artículo, se introduce brevemente la metodología CRISP con énfasis en las tareas asociadas a sus subfases, se presentan resultados experimentales que muestran los porcentuales de tiempo que, sobre el total del proyecto, insumen las fases y las subfases metodológicas.Presentado en el VII Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso de identificación de comportamiento de comunidades educativas basado en resultados académicos

Los procesos de explotación de información se incorporan al ámbito educativo para ayudar a entender y mejorar tanto la enseñanza de los docentes como el aprendizaje de los alumnos. Entre estas cuestiones se destaca el análisis del comportamiento de comunidades educativas de forma tal de proveer al docente herramientas que ayuden a mejorar la enseñanza/aprendizaje. En este contexto, el presente trabajo de tesis tiene como objetivo proponer, estudiar y validar un proceso de explotación de información que permita identificar el comportamiento de comunidades educativas basado en resultados académicos.The data mining processes are incorporated to the educational environment to help to understand and improve the way teachers teach, and the way students learn. These issues stands behavioral analysis of learning communities in such a way to provide teachers tools to help improve understanding of the processes of teaching and learning. In this context, this thesis aims to propose, study and validate a data mining process to identify the behavior of educational communities, based on academic results.Facultad de Informátic

Predicción del tiempo de la estancia hospitalaria de pacientes con trastorno afectivo bipolar en la clínica San Juan de Dios de Manizales por medio de técnicas de minería de datos

El trastorno Afectivo Bipolar (TAB), es una enfermedad mental principalmente caracterizada por fluctuaciones entre la manía (exaltación) y la depresión (tristeza). Se estima una prevalencia entre el 1% y 2% de la población mundial. La Clínica Psiquiátrica San Juan de Dios ubicada en Manizales (CSJDM), capital del departamento de Caldas, es una clínica especializada en salud mental que presta servicios de consulta, tratamiento y hospitalización principalmente a la población del departamento de Caldas. De acuerdo a la información estadística de los últimos años, 4 de las 10 primeras causas de hospitalización están asociadas al TAB, representando un 45.7% de los casos. Este fenómeno revela la importancia de estudiar a la población de la CSJDM que padece TAB, y para tal fin, se propuso una investigación relacionada con la Inteligencia Artificial, específicamente con el componente de búsqueda de conocimiento en bases de datos con la intención de construir un posible modelo de predicción de estancia hospitalaria para pacientes con TAB, en donde a partir de factores demográficos se permita conocer el tiempo que el paciente estará hospitalizado durante el tratamiento. La investigación fue desarrollada bajo la metodología CRISP-DM, que es una metodología utilizada para los proyectos de minería de datos, para la aplicación de las técnicas multivariadas se utilizó el programa estadístico informático SPSS.Bipolar Affective Disorder (BAD) is a mental illness primarily characterized by fluctuations between mania (excitement) and depression (sadness). It is estimated that 1% and 2% of the population suffer from this BAD. The Psychiatric Clinic San Juan de Dios located in Manizales (CSJDM), capital of the department of Caldas, is a specialized mental health clinic providing consultation services, treatment and hospitalization mainly to the population of the department of Caldas. According to the statistics on recent years, 4 of the 10 leading causes of hospitalization are associated with the BAD, representing 45.7% of all total cases. This phenomenon reveals the importance of studying the population of CSJDM suffering BAD, and to this end, an investigation related to artificial intelligence, specifically with the search component of knowledge discovery in databases with the intention of building a possible prediction model for hospital stay for BAD patients, calculated from demographic factors that allow us to estimate the patien’s hospitalization time during treatment. The research was developed under the CRISP-DM methodology, which is a methodology used for data mining projects, for the application of multivariate techniques computer SPSS was used

Propuesta de Métricas para Proyectos de Explotación de Información

Los Proyectos de Explotación de Información requieren de un proceso de planificación para estimar el esfuerzo, el tiempo y medir diferentes aspectos del producto para garantizar la calidad del mismo. Los procesos de desarrollo tradicionales y las métricas usuales de la Ingeniería de Software y la Ingeniería del Conocimiento no son adecuados para estos proyectos, ya que las etapas de desarrollo y los parámetros utilizados son de naturaleza y características diferentes. En ese contexto, se ha definido un Modelo de Proceso de Desarrollo para Proyectos Explotación de Información. No obstante, existe la necesidad de abordar métricas específicas aplicables a este proceso. En esta investigación se propone un conjunto de métricas aplicables al desarrollo de un proyecto de Explotación de Información para PyMEs, centrado en el Modelo de Proceso de Desarrollo mencionado

Procesos de explotación de información basados en sistemas inteligentes

En esta tesis se caracterizan los procesos de explotación de información asociados a los problemas de inteligencia de negocio: descubrimiento de reglas de comportamiento, descubrimiento de grupos, descubrimiento de atributos significativos (atributos importantes para el entorno de negocio que se aplica), descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos y ponderación de reglas de comportamiento o de pertenencia a grupos. Se identifican las tecnologías de sistemas inteligentes que pueden utilizarse para los procesos caracterizados, validando estos procesos a través de casos aceptados por la comunidad internacional. Se proponen las funcionalidades de un ambiente de explotación de información que integra las tecnologías identificadas. Este ambiente administra en forma unificada los distintos procesos explotación de información que requieren las tecnologías referenciadas.This PhD thesis proposes a characterization of data mining processes associated to the following business intelligence problems: behavior rules discovering, group discovering, significant attributes discovering, group belonging rules discovering, behavior rules and group belonging rules weighting. The intelligent systems technologies that may be used in the characterized data mining processes are identified. Processes are validated through cases of study accepted by international community. Data mining environment functionalities which integrates the intelligent systems technology identified is proposed. This environment is able to manage in unified way the different data mining process that uses the technologies previously referenced.Facultad de Informátic