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CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) proporciona una descripción normalizada del ciclo de vida de un proyecto estándar de análisis de datos, de forma análoga a como se hace en la ingeniería del software con los modelos de ciclo de vida de desarrollo de software. El modelo CRISP-DM cubre las fases de un proyecto, sus tareas respectivas, y las relaciones entre estas tareas. En este nivel de descripción no es posible identificar todas las relaciones; las relaciones podrían existir entre cualquier tarea según los objetivos, el contexto, y el interés del usuario sobre los datos.

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El acrónimo SEMMA surge de las iniciales de las palabras Sample (muestra), Explore (explorar), Modify (modificar),Model (modelar) y Assess (evaluar).

Según Camargo, Silva (2010), indicaron que SEMMA es una organización para el manejo de una herramienta funcional de SAS llamada Enterprise Manager para el manejo de tareas de minería de datos. También indicaron que SEMMA intenta hacer fácil de aplicar la exploración estadística y la visualización de técnicas, seleccionando y transformando las variables predictivas más relevantes, modelándolas para obtener resultados, y finalmente confirmar la precisión del modelo.

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Definida como "proceso de selección, exploracion y modelamiento de grandes cantidades de datos para descubrir patrones de negocios desconocidos

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SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess)

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SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess)

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CRISP-DM .... Cross Industry Standard Process For Data Mining

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CRISP-DM .... Cross Industry Standard Process For Data Mining

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Comprensión del negocio
Comprensión de los datos
Preparación de los datos
Modelado
Evaluación -Comprensión del negocio
Despliegue

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Rapid Miner.

Oracle Data Mining.

IBM SPSS Modeler.

Knime.

Python.

Orange.

Kaggle.

Rattle.

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Metodología SEMMA: La metodología SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) fue propuesta por SAS Institute, el cual la define como el proceso de selección,exploración y modelado aplicado a cantidades significativas de datos almacenados que permitan el descubrimiento de patrones como herramientas de apoyo para el negocio.

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Metodología SEMMA: La metodología SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) fue propuesta por SAS Institute, el cual la define como el proceso de selección,exploración y modelado aplicado a cantidades significativas de datos almacenados que permitan el descubrimiento de patrones como herramientas de apoyo para el negocio.

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1. Investigar sobre las diferentes herramientas que existen en Data Mining.
2. Averiguar sobre los usos y aplicaciones de las metodologias SEMMA y CRISP-DM.