Es habitual la necesidad de obtener diferencias entre fechas para realizar validaciones o ejecuciones condicionadas en los procesos. A continuación un sencillo ejemplo que obtiene diferencias entre fechas en diferentes unidades (días, meses, años) y realiza desplazamientos partiendo de una fecha determinada.
En este post podrán aprender a crear una recta de regresión lineal en Excel 2010, usada para entender mediante la métrica R2, como se relacionan las variables y cuales de ellas conviene modificar para así accionar e influir en los resultados de nuestro negocio. Es un punto básico de partida para los modelos de predicción.
Un recorrido didáctico para comprender algunos principios básicos de Data Mining, utilizando el análisis de un caso ficticio de negocio se abarcan temas que son base para la predicción de ventas, el entendimiento de los factores que determinan que nuestras ventas suban o bajen, y otros tipos de insight que necesitemos analizar. Un buen punto de partida...
En este primer post, vamos a simular una situación de negocio en donde, como Analistas Data Mining, ya hemos realizado un modelo de Clustering con el objetivo de potenciar una decisión de comercial, buscando proveer de información rápidamente a la Gerencia de Marketing acerca de la cartera de clientes y sus hábitos de consumo.
Se hará un recorrido paso a paso a lo largo del análisis de negocio y su interpretación.
Comparto con ustedes Articulo presentado en CACIC 2011
Saludos
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Dentro de las soluciones de SAS enfocadas a la mejora de rendimientos y tiempos de respuesta en entornos analíticos destaca el esfuerzo realizado con la propuesta SAS In-Database. Esta propuesta va acompañada de otro tipo de soluciones high-performance como son SAS Grid Computing y SAS In-memory, que igualmente mejoran rendimiento, ayudan a gestionar la carga de trabajo y facilitan la escalabilidad de los entornos analíticos.
La solución SAS In-Database reduce la necesidad de mover grandes volúmenes de datos entre las soluciones SAS y los SGBD. Realizar el tratamiento de datos, los procesos analíticos o de reporting dentro de la base de datos donde reside esta información reduce movimientos de datos innecesarios y facilita las funciones de data governance. Por otra parte, permite aprovechar la arquitectura MPP de las bases de datos y entornos data Warehouse para mejorar la escalabilidad y el rendimiento de los procesos.
Ya hemos completado la publicación del Tutorial online de RapidMiner 5.0, una de las mejores herramientas Open Source para minería de datos, que además dispone de versiones Enterprise.
Este tutorial muestra los conceptos básicos de RapidMiner y las configuraciones de procesos simples que se pueden realizar. Se muestra cómo se puede realizar cada proceso de datamining mediante un ejemplo que detalla los pasos a seguir..
Producción en investigación cientifica y/o artistica:
Diseño de un sistema de información para la gestión y administración de cursos. Modelo elaborado a partir de las Jornadas de Formación y Actualización en Informática (FACENA).
Minería de Datos Aplicada a la Búsqueda de Perfiles de Alumnos..
En la web de Universidad de Toronto se puede encontrar este práctico Mapa de Introducción al Data Mining, en el se muestran organizadas las diferentes fases habituales de un proceso de Minería de Datos, y las técnicas o algoritmos que se pueden utilizar en cada fase.
Cada fase, agrupación o algoritmo está representado en un botón en el que se puede hacer click y llegar a una página de detalle del mismo...
Resumen
Para realizar una correcta auditoría de sistemas es necesario que los datos incluidos en las bases de datos posean calidad, por tal motivo es necesario analizar si es posible la detección de ruidos en una base de datos, utilizando una herramienta de visualización OLAP.
Para detectar ruido a través de técnicas de visualización OLAP1 utilizamos una metodología Top-Down, intentando ir desde lo general a lo particular. De esta forma, en cada etapa vamos refinando cada vez mas la granularidad del ruido detectado, hasta lograr aislar cada tupla con ruido.
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