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Identificación y caracterización de productos de análisis de información.

Herramientas y Técnicas De Análisis De Información.

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Identificación y caracterización de productos de análisis de información.

  1. 1. UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA SISTEMA DE UNIVERSIDAD VIRTUAL Licenciatura en Tecnologías e Información 2010B Análisis de la información. Objeto de estudio IVIdentificación y caracterización de productos de análisis de información. Actividad de aprendizaje 1. Alumno: C. Alejandro Serralde Romero. 210219574
  2. 2. Herramientas y Técnicas De Análisis De Información.Definir el tipo de herramientas utilizadas para evaluar el flujo de información en lainternet, son un poco difíciles de definir basándonos en el artículo “Tendencias enminería de datos de la Web de Ricardo Baeza-Yates”, pues en él se mencionan lospuntos que las grandes empresas de internet intentan evaluar con la ayuda de dichasherramientas.La minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la informaciónoculta en ellos, Statistica y Excel son las primeras herramientas de análisis de datosestadísticos que se nos vienen a la mente, sin embargo en mi opinión creo que unaherramienta más especifica seria OLAP, la cual es una solución utilizada en el campode la llamada Inteligencia empresarial cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandescantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales que contienendatos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales. Se usa eninformes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos yáreas similares.La razón de usar OLAP es la velocidad de respuesta. Una base de datos relacionalalmacena entidades en tablas discretas si han sido normalizadas. Esta estructura esbuena en un sistema pero para las complejas consultas multitabla es relativamentelenta. Un modelo mejor para búsquedas (aunque peor desde el punto de vistaoperativo) es una base de datos multidimensional.
  3. 3. Con respecto a las técnicas usadas, sin duda la más popular es lo que se llamaaprendizaje automático, consiste en aprender como predecir variables en función deotras variables a través de subconjuntos de datos completos y luego evaluar cuánbuena es la predicción en otro subconjunto de datos. El algoritmo resultante se usa enlos datos reales con la suposición de que su desempeño será similar. Este proceso serepite en el tiempo para ir mejorando la herramienta con casos difíciles. Para esto sepueden utilizar árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial o redes neuronales,entre otros.Como conclusión podemos afirmar que cuando se aplican adecuadamente lasherramientas para el análisis estadístico y minería de datos, se pueden obtener datosreales, que nos permiten una visión correcta del comportamiento de la información enla red.
  4. 4. Bibliografía.Baeza-Yates Ricardo. (s.f.). Tendencias en la minería de datos de la web. Obtenido dehttp://148.202.105.242/metacampus-liferay-portlet/viewFile?id=2799&persistence=AVACursosPersistenceF0087Wikipedia. (s.f.). Minería De Datos. Obtenido Dehttp://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datosWikipedia. (s.f.). OLAP. Obtenido de http://es.wikipedia.org/wiki/OLAP

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  • erickrolas9

    Feb. 23, 2015

Herramientas y Técnicas De Análisis De Información.

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