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Lógica de algoritmos (Algoritmos por tipo (De clasificación (Predice…
Lógica de algoritmos
Algoritmos por tipo
De clasificación
Predice variables discretas
De regresión
Predice variables continuas como perdidas o beneficios
De segmentación
Divide los datos en grupo
De asociación
Busca correlaciones entre diferentes atributos
De análisis de secuencias
Resume episodios frecuentes en los datos
Cada algoritmo genera un resultado diferente (algunos pueden generar más de uno)
Se pueden utilizar varios algoritmos dentro de una solución para tareas independientes
Algoritmos por tarea
Predecir un atributo discreto
Árboles de decisión
Bayes naive
Clústeres
Red neuronal
Ejemplo:Calcular probabilidad de error de un servidor
BIBLIOGRAFÍA: Biblioteca Microsoft (2012). Algoritmos de minería de datos (Analysis Services: Minería de datos).
Luna Hernández, Rodrigo
Predecir un atributo continuo
Ejemplo: Pronosticar ventas
Serie temporal
Regresión lineal
Árboles de decisión
Predecir secuencia
Ejemplo:Analizar factores que generan errores en el servidor
Clústeres de secuencia
Buscar grupos de elementos comunes en las transacciones
Ejemplo: Sugerir la compra de productos adicionales
Árboles de decisión
Algoritmo de asociación
Buscar grupos de elementos similares
Ejemplo: Crear grupos de pacientes con perfiles de riesgo partiendo de datos demográficos y de comportamiento.
Clústeres
Clústeres de secuencia
Algoritmo de minería de datos
Conjunto de cálculos y reglas heurísticas que permiten crear un modelo de minería de datos
Pasos
Análisis de datos proporcionados, en busca de patrones.
Definición de parámetros óptimos para crear el modelo con base en los resultados
Aplicación de parámetros para obtener estadísticas detalladas
Formas
Clústeres
Describe relación de casos
Árbol de decisión
Predice resultados
Modelo matemático
Predice ventas
Conjunto de reglas
Describe agrupación de productos en transacción y la posibilidad de que se adquieran juntos.
Proveedor primordial
Microsoft SQL Server Analysis Services