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40 comentários:

  1. Minería de datos, me parece un interesante método tomado como herramienta poderosa para el buen tratamiento de los datos a fin de generar los patrones necesarios para la adecuada toma de decisiones.

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  2. La mineria de datos nos permite identificar patrones, tendencias, entre caracteristicas comunes de los elementos en estudio

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  3. la mineria de datos es una técnica o procedimientos para la obtención de información de interés de un cumulo de datos.

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  4. Minería de datos utiliza varios procedimientos que utiliza y diversos modelos, conocidos o no para extraer información de grandes cantidades de datos, lo que no se puede hacer con la estadística descriptiva usual. Ayudado necesariamente por un software.
    Magen Infante Rojas

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  5. Creo es importante en la estadística actual

    Nel Quezada

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  6. Es analizar una gran cantidad de datos y encontrar informacion util para la toma de decisiones.Obtenida por medio de programas informaticos y métodos estadísticos.

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  7. En mi opinion, Mineria de datos consiste en aprovechar al maximo la gran cantidad de datos que se tienen, obteniendo informacion relevante en poco tiempo.
    Evelyn

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  8. La mineria de datos para mi es un conjunto de ciencias que unidas permiten conocer mas al cliente encontrando patrones de comportamiento en donde se piensa que no existen, para darles tratamiento diferenciado.

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  9. La mineria de datos es una herramienta utilizada en la obtencion de nuevos datos a partir de datos preexistentes

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  10. Pienso que la mineria de datos es una herramienta que ha evolucionado y nos permite realizar descripciones y analisis con mayor precision,permitiendonos reconocer patrones e inferir con una mayor claridad al tomar una decision.
    Isbella Miranda

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  11. Mineria de datos, herramientas que permiten la integracion de datos y permiten la obtener información relevante, para la toma de decisiones de los directivos de las organizaciones.

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  12. Para viene ser la exploracion y analisis de datos que me serviran para obtener la mejor informacion de estos, para poder desarrolar nuevas teoria que me ayudaran a describir o realizar predicciones

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  13. Bueno el tema de mineria de datos es muy interesante y aplicativa hoy en dia cuando tienes una gran cantidad de datos.

    Pero tengo entendido que hay una gran cantidad de herramientas para tratar este tema, segun lo que han expuesto utilizan R-project, tambien se de que utilizan Weka como herramienta y otras.

    Pero ¿Cual utilizar? y cuales deben ser los requisitos que deben de cumplir esta herramienta de analisis.

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  14. Es una herramienta de analisis que permite extraer mas informacion de data con la que se trabaje

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  15. Minería de Datos

    ES UNA TÉCNICA QUE NOS PERMITE MANEJAR GRANDES CONJUNTOS DE DATOS EN SITUACIONES DE NEGOCIOS CON LA FINALIDAD DE EXTRAER INFORMACIÓN IMPORTANTE OCULTA EN LAS BASES DE DATOS.

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  16. La mineria de datos permite extraer información importante e inicialmente oculta de los datos, lo que se puede utilizar en distintos procesos. Esto se encuentra basado, principalmente, en el análisis estadístico.
    Vilma Romero

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  17. Para mi mineria de datos, es una herramienta que necesitamos en estos tiempos, donde la tecnologia va avanzando y por ende necesitamos modelos para poder analizar datos que son a veces triviales.

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  18. Es una Herramienta que permite manejar datos historicos, actuales y proyectados para la toma de Decisiones en cualquier organizacion.
    Y para construir modelos completos sin que falte ningun dato o informacion.

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  19. Agradezco la ayuda del profesor Vieira.
    La Mineria de Datos es una herramienta importante para hallar el concimiento oculto en las bases de datos corporativas

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  20. La mineria de datos , es una muy util herramienta que nos pemite identificar patrones de un conjunto de datos observados ,
    las cuales nos permitiran tomar adecuadas desiciones .Particularmente me interesa analizar los datos emitidos en la bolsa de valores para predecir los cambios de tendencia del valor de las acciones .

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  21. lA MINERÍA DE DATOS ES UNA HERRAMIENTA QUE NOS PERMITE EXTRAER LA INFORMACIÓN OCULTA DE UNA BASE DE DATOS, LO CUAL NOS SERVIRÁ PARA REALIZAR TOMA DE DECISIONES

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  22. Gracias por sus comentarios. Minería de datos es un paso en el proceso de descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos. Más específicamente se refiere a la metodología para la especificación, el ajuste y validación de modelos predictivos o descriptivos.

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  23. Problema:
    Area de actuación de la empresa: educación
    Problema: dado un cachimbo (alumno ingresante) de la FIECS-UNI, se desea pronosticar si él va a cambiar de carrera (facultad) durante el primer año (dos ciclos), a partir de determinadas atributos como, la prioridad de opción de ingreso, etc
    grupo: Cervantes, Molina, Bonilla

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  24. Las bajas ventas del producto Seguro blindado de tarjetas ha llevado a formular un modelo capaz de asignar una probabilidad de compra del producto para cada cliente dependiendo de su comportamiento historico.
    Para esto se buscara el mejor modelo entre un arbol de decision , una regresion logistica o una combinacion de ambos.
    -Leslie Lugo
    -Isbella Miranda

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  25. Un posible problema para la aplicación de la minería de datos es el análisis predictivo de propensión a contraer una enfermedad contagiosa en enfermeras en un centro hospitalario.
    Las infecciones ocupacionales en el personal de enfermería son percutáneas (pinchazos) o contacto con sangre o fluidos corporales, secreciones infectantes y por vía respiratoria.
    - Maria Chauca

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  26. Problema de Empresa de Losetas:
    la empresa JOGASA tiene una intuicion que cierto producto se vende en menor cantidad por tanto deciden dejar de producir dicho producto y reemplazar con otro que tal vez le genere mayores beneficios. Por tanto la empresa
    desea saber cuantos clientes estarian perdiendo al no producir dicho producto y cuanto puede afectar la compra de otros productos con respectos a dichos clientes fugados.

    Jimmy Salazar.

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  27. Ninfa, Dav y Leslie fomularan correctamente un problema de Mineria de datos. Jime no lo hizo porque no se trata de una abordage individual.

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  28. Dentro de compañia VISA, se tiene el registro de todas las transacciones via tarjetas de credito, generandose un problema de fraude de estas tarjetas por diversos motivos, proponemos crear un modelo predictivo a partir de una nueva empresa afiliada,si está propensa a cometer fraude o no, para esto utilizaremos la regresion logistica u otra herramienta.

    Ivan Bermejo.
    David Mori.
    Manuel Valdivia.

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  29. David, no esta claro quie es el objecto - empresas afiliadas o consumidores?

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  30. Si Luis Paulo tiene razon,Claro en este caso como individuo vamos a tomar a las Empresas que se asocian a VISA.

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  31. Area de actuación: Cadena de Supermercados
    Definición del Problema: Detectar el hábito de compra de cereales de un cliente en épocas de verano, y ver si además de cereal adquiere leche o yogurt. De este modo, se ubicaría mejor a los cereales generando ventas compulsivas, por ende, más ingresos.

    Vilma Romero
    Julissa Castillo

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  32. Vilma y Julissa,

    No seria el contrario? Verificar quales produtos matinales associan yogurt?

    []'s

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  33. tengo una pregunta, es posible aplicar la mineria de datos a problemas sociales?. tengo un problema que no estoy segura si se podria resolver con esta herramienta, es acerca de crecimiento poblacional y migracion en un determinado poblado.

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  34. Estimada Ninfa de Otono,

    Compruebe si el problema cae en una de las cuatro categorías mencionadas: predicción cuantitativa, predicción cualitativa, análisis de asociación o análisis de cluster.

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  35. Un problema de minería de datos podría ser averiguar el perfil a futuro o agrupar a los individuos jóvenes, involucrados en delincuenca, de acuerdo a los datos que hoy son obtenidos o los que se puedan adicionar en "un registro de ocurrencias de delitos", cuyos atributos son residencia de origen, educación, lugar de educación, educación de los padres, numero de miembros en la familia, nro de veces que incide en el delito, nro de delitos diversos que ha cometido, edad, mes y día de la semana en que cometió el delito, hora del delito, si pertenece a una barra brava o no, si estudia actualmente o no. Los datos, teóricamente se podrían obtener del ministerio del interior.

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  36. Hola amigos de la UNI, ya estoy de vuelta en Brasil. El problema planteado por la Profa. Magen es de clasificación no supervisado, y puede ayudar a identificar los extractos de las poblaciones. En este caso, tipos de delincuentes.

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  37. Queridos amigos, están invitados a visitar mi blog sobre mi viaje a Perú. (En Portugués)

    http://viagemaosimperios.blogspot.com/

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  38. Hola amigos UNI,

    Domingo a las 17:30 h, conferencia de minería de datos en Second Life en portugués.

    Más información en el enlace:

    https://docs.google.com/a/geologia.ufrj.br/document/pub?id=1u96PQMzNAocnZCrwVH8OBM3drbmrgtQd05c-NLAjqrg&pli=1

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  39. Hola Luis Paulo te agradeceria me mantengas informada sobre mayores conferencias, gracias.

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