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
Título: | 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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Autor/es: | Morales Cardoso, Santiago Leonardo |
Director de la investigación: | Rizo, Ramón |
Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática |
Palabras clave: | Clasificación | Datos de Limpieza | IN | Árbol de decisión |
Área/s de conocimiento: | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
Fecha de creación: | 2019 |
Fecha de publicación: | 2019 |
Fecha de lectura: | 25-mar-2019 |
Editor: | Universidad de Alicante |
Resumen: | 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 |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Derechos: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
Aparece en las colecciones: | Tesis doctorales |
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