Técnicas de inferencias, predicción y minería de datos

Abstract

En el primer capítulo, se describe la problemática que se quiere solucionar y se detalla los objetivos específicos que aportan al cumplimiento del objetivo general y el alcance del proyecto. En el segundo capítulo, se definen los conceptos básicos más importantes como Data Mining y Machine Learning, los cuales están relacionados al tema de estudio de la investigación. En el tercer capítulo, se encuentra el Estado del Arte, en el cual se revisará la investigación previa relacionada al proyecto indicando el rubro en el que fue implementado. Esto permite entender cómo se encuentra el tema investigado en la actualidad y tener una visión más clara de lo que se puede desarrollar. En el cuarto capítulo, se describe el desarrollo del proyecto, la metodología a utilizar, se detalla las fases de dicha metodología y el proceso a seguir para la correcta implementación del modelo utilizando arboles de decisión y la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD). En el quinto capítulo se detalla cómo se obtuvo un porcentaje de error de predicción de aproximadamente 9.13%, las pruebas realizadas y recomendaciones. Así como también las propuestas de continuidad del proyecto enfocados en la mejora del modelo de predicción. Finalmente, en el sexto capítulo se describen los resultados finales en la gestión propia del proyecto, en los aspectos de Resultado Final y las Gestiones de alcance, tiempo, comunicación, recursos humanos y riesgos.

In the first chapter, it describes the problem to be solved and it details the specific objectives that contribute to the fulfillment of the general objective and the scope of the project. In the second chapter, the most important basic concepts like Data Mining and Machine Learning are defined, which are related to the subject of research study. In the third chapter, there is the State of Art, in which the previous research related to the project will be reviewed indicating the area in which it was implemented. This allows us to understand how the subject is currently investigated and to have a clearer vision of what can be developed. In the fourth chapter, we describe the development of the project, the methodology to be used, details the phases of the methodology and the process to be followed for the correct implementation of the model using decision trees and the Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology. The fifth chapter details how we obtained a prediction error rate of approximately 9.13%, the tests performed and recommendations. As well as proposals for project continuity focused on improving the prediction model. Finally in the sixth chapter, the final results are described in the project's own management, in the aspects of Final Result and the Outreach, Time, Communication, Human Resources and Risk Management.