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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http://hdl.handle.net/10045/92767
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 |
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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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Arxiu | Descripció | Tamany | Format | |
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