Metodología para procesos de Inteligencia de Negocios con mejoras en la extracción y transformación de fuentes de datos, orientado a la toma de decisiones

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Títol: Metodología para procesos de Inteligencia de Negocios con mejoras en la extracción y transformación de fuentes de datos, orientado a la toma de decisiones
Autors: Morales Cardoso, Santiago Leonardo
Director de la investigació: Rizo, Ramón
Centre, Departament o Servei: Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática
Paraules clau: Clasificación | Datos de Limpieza | IN | Árbol de decisión
Àrees de coneixement: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Data de creació: 2019
Data de publicació: 2019
Data de lectura: 25-de març-2019
Editor: Universidad de Alicante
Resum: Con la idea de guiar a personas que están a cargo de diferentes tipos de organizaciones para tomar mejores decisiones, hemos analizado y considerado que uno de los retrasos en los proyectos de Inteligencia de Negocios (IN) ocurre en los procesos de Extracción, Transformación y Carga de Datos (ETL), se propone un algoritmo basado en ID3, pero que incluye mejoras en la investigación de sus nodos mediante atributos ubicados en diferentes fuentes de datos estructurados o no, los mismos que pasan por procesos especiales de limpieza y en este estudio se les da una denominación de "pureza". Una vez obtenidos, los nodos se clasifican según los cálculos recursivos de entropía y ganancia de información para lograr una estructura sólida que tome decisiones para cualquier objetivo que se presente en un caso de estudio.
URI: http://hdl.handle.net/10045/92767
Idioma: spa
Tipus: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Drets: Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0
Apareix a la col·lecció: Tesis doctorals

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