Las fases del proceso de extracción de conocimiento by ITCHELT NALLELY VILLANUEVA RAMIREZ https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw Analizar cada una de las fases de extracción de conocimiento en-us 2021-02-18 00:30:07 UTC 2026-01-24 03:51:10 UTC hello@padlet.com https://padlet.net/icons/png/1f50d.png METODOLOGÍA FAYYAD ivillanuevar https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1279669612 2021-03-08 00:16:57 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1279669612 METODOLOGÍA SEMMA ivillanuevar https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1281289318 2021-03-08 10:22:00 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1281289318 CRISP-DM ivillanuevar https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1281293766 2021-03-08 10:23:31 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1281293766 KDD PROCESS ivillanuevar https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1281296509 2021-03-08 10:24:28 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1281296509 Fase 1: Análisis del problema https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290779209 Primera fase, se centra en el análisis de los objetivos y requisitos desde una perspectiva comercial, posiblemente también académica, seguido este análisis se transcribe como un problema de Minería de Datos y se diseña un plan preliminar para el logro de los objetivos.
-----PONCIANO DE JESUS MARTINEZ SANCHEZ ---]]> 2021-03-10 02:10:13 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290779209 Fase 2. Data Understanding. Estudio y comprensión de los datos. https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290781508 La fase de entendimiento de datos comienza con la colección de datos inicial y continúa con las actividades que permiten familiarizarse con los datos, identificar los problemas de calidad, descubrir conocimiento preliminar sobre los datos, y/o descubrir subconjuntos interesantes para formar hipótesis en cuanto a la información oculta.
Las principales tareas a desarrollar en esta fase del proceso son:
  •  Recolección de datos iniciales.  Recolección de los datos iniciales y su adecuación para el futuro procesamiento. 
  •  Descripción de los datos. 
  • Exploración de los datos.  
  •  Verificación de la calidad de los datos. 


Graciela Marina Arguelles Francisco.
]]> 2021-03-10 02:10:58 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290781508 Fase 2: Exploración De Datos isic17jjimenezg https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290790955 Mediante la búsqueda de tendencias, valores atípicos etc., con el fin de obtener una idea. Ayuda a refinar el proceso de descubrimiento. Se utilizan técnicas visuales, estadísticas incluyendo análisis factorial, análisis de correspondencias y la segmentación.]]> 2021-03-10 02:14:08 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290790955 Fase 4: Modelado de datos isic17elopezr https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290795172 Los algoritmos programados buscan automáticamente un subconjunto de datos que predice con cierta confianza los resultados esperados. Entre técnicas de Minería de Datos están las redes neuronales, árboles de decisiones, regresión logística, series temporales, y análisis en componentes principales.]]> 2021-03-10 02:15:42 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290795172 Fase 5 https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290800852 Evaluación
 *Determinar si los resultados coinciden con los objetivos del negocio
 *Identificar las temas de negocio que deberían haberse abordado 
• Evaluar Resultados
  •  Hipótesis de Minería   de Datos
  • Resultados
  • Criterio de éxito del negocio
  •  Modelos aprobados
  • Revisar el Proceso 

Juan Marcos García Toledo


]]> 2021-03-10 02:17:49 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290800852 SEMMA isic17rchazarob https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290804406 DIAGRAMA]]> 2021-03-10 02:19:12 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290804406 FAYYAD isic17rchazarob https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290811293  Se utilizan métodos de reducción de dimensiones o de transformación para disminuir el número efec�tivo de variables bajo consideración o para encontrar representaciones invariantes de los datos ]]> 2021-03-10 02:21:55 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290811293 Propuesta de FRAYYAD isic17rchazarob https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290819113 DIAGRAMA]]> 2021-03-10 02:24:49 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290819113 Fase 5: Evaluación de datos isic17elopezr https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290829226 Se observa la fiabilidad y se calcula la eficiencia de los modelos. Para esta tarea se reserva con frecuencia una partición de los datos la cual es considerada hasta estos momentos. Si el modelo es estable debe tener un nivel de predicción aceptable para estos datos, de esta forma se evalúa.]]> 2021-03-10 02:28:29 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290829226 Fase 3 modificación isic17adelaluzf https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290834504 Modificación
En esta fase se realiza una selección y transformación de los datos de acuerdo con las variables seleccionadas para el proceso de minado, la cual permitirá de acuerdo con éstas adoptar el enfoque de selección y diseño del modelado]]> 2021-03-10 02:30:27 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290834504 Fase 3. Fase de preparación de datos isic17amanriquer https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290848297 En esta fase y una vez efectuada la recolección inicial de datos, se procede a su preparación para adaptarlos a las técnicas de Data Mining que se utilicen posteriormente, tales como técnicas de visualización de datos, de búsqueda de relaciones entre variables u otras medidas para exploración de los datos. La preparación de datos incluye las tareas generales de selección de datos a los que se va a aplicar una determinada técnica de modelado, limpieza de datos, generación de variables adicionales, integración de diferentes orígenes de datos y cambios de formato. Esta fase se encuentra relacionada con la fase de modelado, puesto que en función de la técnica de modelado elegida, los datos requieren ser procesados de diferentes formas. Es así que las fases de preparación y modelado interactúan de forma permanente. Una descripción de las tareas involucradas en esta fase es la siguiente: Selección de datos. En esta etapa, se selecciona un subconjunto de los datos adquiridos en la fase anterior, apoyándose en criterios previamente establecidos en las fases anteriores: calidad de los datos en cuanto a completitud y corrección de los datos y limitaciones en el volumen o en los tipos de datos que están relacionadas con las técnicas de DM seleccionadas. Limpieza de los datos. E ]]> 2021-03-10 02:35:19 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290848297 Fase 2 pre-Procesamiento/limpieza isic17mcruzm https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290848317 En la etapa de preprocesamiento/limpieza (data cleaning) se analiza la calidad de los datos, se aplican operaciones básicas como la remoción de datos ruidosos, se seleccionan estrategias para el manejo de datos desconocidos (missing y empty), datos nulos, datos duplicados y técnicas estadísticas para su reemplazo. En esta etapa, es de suma importancia la interacción con el usuario o analista. ]]> 2021-03-10 02:35:19 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290848317 Metodologia Fayyad isic17ylinaresc https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290848586 2021-03-10 02:35:26 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290848586 FASE 1 SAMPLE isic17lfranciscom https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290849220 Extracción de una muestra representativa. Se realiza la extracción de un conjunto de datos (población muestral) sobre la que se va a llevar a cabo el análisis. La muestra debe ser representativa de la población, caso contrario los resultados obtenidos no son válidos para el proceso en cuestión. El método de muestreo más común se denomina " muestreo aleatorio simple " , en el que cada elemento en la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. ]]> 2021-03-10 02:35:40 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290849220 Fase 3 Transformación/reducción isic17mcruzm https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290851709 En la etapa de transformación/reducción de datos, se buscan características útiles para representar los datos dependiendo de la meta del proceso. Se utilizan métodos de reducción de dimensiones o de transformación para disminuir el número efectivo de variables bajo consideración o para encontrar representaciones invariantes de los datos ]]> 2021-03-10 02:36:33 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290851709 FASE 6 CRISP-DM isic17erodriguezp https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290853693 El objetivo último de esta fase es realizar el despliegue de los resultados obtenidos de forma que sea propagado a los usuarios finales así como el mantenimiento del mismo una vez el despliegue haya finalizado.

En esta fase deberemos ser capaces de:

  • Diseñar un plan de despliegue de modelos y conocimiento sobre nuestra organización.
  • Realizar seguimiento y mantenimiento de la parte más operativa del despliegue.
  • Revisar el proyecto en su globalidad con el objetivo de identificar lecciones aprendidas.
]]> 2021-03-10 02:37:08 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290853693 Fase 5 isic17aacostar https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290856233  Etapa de interpretación/evaluación de datos En la etapa de interpretación/evaluación, se interpretan los patrones descubiertos y posiblemente se retorna a las anteriores etapas para posteriores iteraciones. Esta etapa puede incluir la visualización de los patrones extraídos, la remoción de los patrones redundantes o irrelevantes y la traducción de los patrones útiles en términos que sean entendibles para el usuario. Por otra parte, se consolida el conocimiento descubierto para incorporarlo en otro sistema para posteriores acciones o, simplemente, para documentarlo y reportarlo a las partes interesadas; también para verificar y resolver conflictos potenciales con el conocimiento previamente descubierto.]]> 2021-03-10 02:37:59 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290856233 Fase 1 Selección isic17jmarquezh https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290860528 En la etapa de selección, una vez identificado el conocimiento relevante y prioritario y definidas las metas del proceso kdd, desde el punto de vista del usuario final, se crea un conjunto de datos objetivo, seleccionando todo el conjunto de datos o una muestra representativa de este, sobre el cual se realiza el proceso de descubrimiento. La selección de los datos varía de acuerdo con los objetivos del negocio.

]]> 2021-03-10 02:39:28 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290860528 FASE 4 MODELADO isic17lcastillom https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290861516 El objetivo último de esta fase es construir un modelo que nos permita alcanzar los objetivos del proyecto.
En esta fase deberemos ser capaces de:
  • Seleccionar las técnicas de modelado más adecuadas para nuestro juego de datos y nuestros objetivos.
  • Fijar una estrategia de verificación de la calidad del modelo.
  • Construir un modelo a partir de la aplicación de las técnicas seleccionadas sobre el juego de datos.
  • Ajustar el modelo evaluando su fiabilidad y su impacto en los objetivos anteriormente establecidos.
]]> 2021-03-10 02:39:49 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290861516 Fase 4 minería de datos isic17kvelazquezz https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290863017 En esta etapa se hace una búsqueda y se hace descubrimientos de patrones insospechados y de interés, aplicando tareas de descubrimiento como clasificación.]]> 2021-03-10 02:40:20 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290863017 La Metodología CRISP-DM Desglose jerárquico isic17ylinaresc https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290886569 2021-03-10 02:48:47 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290886569 Fases del modelo de referencia CRISP-DM isic17ylinaresc https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290892631 2021-03-10 02:51:08 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1290892631 isic17erodriguezc https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1293402597 2021-03-10 15:21:20 UTC https://padlet.com/ivillanuevar/nywfjmg3fne4cwrw/wish/1293402597