Data mining : Generalidades y un enfoque al problema de reglas de asociación cuantitativas

Con el correr del tiempo, /as capacidades de generar y coleccionar datos se han incrementado con rapidez. El extenso uso de códigos de barras en al mayoría de los productos comerciales, la informatización de muchas actividades y de gestiones de gobierno, y los avances en herramientas de colección de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Fontanari, Andrea Lorena, Marín, Carola
Otros Autores: Rossi, Gustavo Héctor
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 1999
Materias:
Ciencias Informáticas
Data mining
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/3841
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Con el correr del tiempo, /as capacidades de generar y coleccionar datos se han incrementado con rapidez. El extenso uso de códigos de barras en al mayoría de los productos comerciales, la informatización de muchas actividades y de gestiones de gobierno, y los avances en herramientas de colección de datos; proveen enormes cantidades de ellos. La disponibilidad de poderosos sistemas de Bases de Datos y el crecimiento explosivo en los datos, generaron una urgente necesidad de algunas técnicas y herramientas. Estas deben poder, inteligentemente y automáticamente, transformar los datos procesados en información y conocimiento útil. En consecuencia, Data Mining se ha transformado en una área de investigación, cuya importancia se incrementa día a día. En este trabajo tratamos de presentar esta área y sus generalidades, y luego nos ubicamos en el problema de encontrar Reglas de Asociación Cuantitativas.
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