Listado de software y herramientas de Data Mining, de proveedores de software propietario, es decir, software de pago.

Iremos ampliando información sobre cada herramienta de minería de datos, y también sobre otro software de data mining comercial que vayamos conociendo, o que vayáis sugiriendo en los comentarios.

Los informes de Cognos tienen listas o tablas de referencias cruzadas (crosstabs) para mostrar los datos. El elemento que más se suele utilizar son las crosstabs, sobretodo cuando el origen de datos son cubos, y tanto las listas como los crosstabs se asocian siempre a una consulta para obtener los datos que muestran.

Si se trabaja con un modelo con varios cubos, lo habitual es que estos cubos compartan dimensiones entre ellos y, aunque lo más sencillo es que cada crosstab muestre información de un sólo cubo, puede surgir la necesidad de mostrar en el mismo crosstab datos de dos cubos que están ‘conectados’ gracias a una dimensión compartida..

La implantación de un ERP en una empresa es un proceso crítico que afecta a todos los niveles de la compañia, y que conlleva una importante inversión económica, por el coste del software y por la adaptación a los procesos y peculiaridades de la empresa, o de la manera de trabajar en los diferentes departamentos, que desde el momento en que se pone en marcha el ERP tienen que enfrentarse a nuevas interfaces y maneras de proceder para trabajar o reportar su actividad..

Una de las técnicas más utilizadas dentro del análisis predictivo son los árboles de decisión. Esta técnica tiene múltiples aplicaciones en el campo de la estadística, pero nos vamos a centrar en su uso para realizar predicciones, concretamente obtener probabilidades de eventos. En este post revisamos una posible forma de hacerlo con el software de uno de los principales fabricantes del software de business analytics: SAS

La próxima versión de Microsoft SQL Server 2016 parece que se va a poder ver ya este verano, primeramente en formato preview. Con el cambio de versión se incluyen como siempre nuevas características entre las que destacan mejoras relacionadas con su integración con Microsoft Azure, integración con el lenguaje de programación estadístico R y alguna cosa más en cuanto a mejoras de rendimiento. A continuación una breve reseña..

En clustering se deja que los datos se agrupen de acuerdo a su similitud. Estos modelos son agrupaciones de segmentos -clusters- que contienen casos, tales como clientes, pacientes, autos, etc.

Una vez que un modelo de cluster es desarrollado, una pregunta emerge: ¿Cómo puedo describir mi modelo?

Aquí presentaremos una manera para acercarnos a la respuesta, a través de la implementación del Gráfico de Coordenadas in R (código disponible al final del post)..

Los outliers, (o "valores extremos"), son un tema siempre presente cuando se analizan datos, sin importar el origen de los mismos. Aquí se presenta un análisis didáctico y visual hecho con el lenguaje R..

El siguiente análisis está realizado con el lenguaje R y la libreria Google Vis para la visualización de gráficos. Es tan importante medir la esperanza de vida así como también la calidad de la misma. Se analizarán datos de eurostat basados en las variables Healthy life years y Life expectancy..

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La semana pasada asistí a un encuentro de RugBcn, el Grupo de Usuarios de R de Barcelona, que tenía por objetivo mostrar cómo crear informes automáticos directamente desde R gracias a las librerías rmarkdown y knitr. El título del evento era 'Automatic Reporting with rmarkdown'.

El evento estuvo muy bien, y fue muy práctico, ya que pudimos comprobar con nuestros propios portátiles cómo funcionaban estas librerías para generar reports desde R.