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Minería de Datos Distribuida usando Clustering k-means: Calidad de Servicios de las Organizaciones Modernas - Couverture souple

Mamani, Zoraida; Del Pino, Luz; Cortez, Augusto

 
9783659091537: Minería de Datos Distribuida usando Clustering k-means: Calidad de Servicios de las Organizaciones Modernas
Couverture souple
ISBN 10 : 3659091537 ISBN 13 : 9783659091537
Editeur : Editorial Académica Española, 2017

Synopsis

La minería de datos distribuida está contemplada en el campo de la investigación e implica la aplicación del proceso de extracción de conocimiento sobre grandes volúmenes de información almacenados en bases de datos distribuidas. Las organizaciones modernas requieren de herramientas que realicen tareas de predicción, pronósticos, clasificación entre otros y en línea, sobre sus bases de datos que se ubican en diferentes nodos interconectados a través de internet, de manera que les permita mejorar la calidad de sus servicios. El Clustering es una de las principales técnicas de modelado de la minería de datos la cual consiste en dividir la información en grupos diferentes, internamente los miembros de cada grupo son muy similares unos de otros y disimiles respecto a los miembros de los otros grupos. Los grupos o clusters resultantes permiten predecir patrones de comportamiento que pueden aportar en la toma de decisiones de las organizaciones. Es en este contexto que el presente trabajo elabora una propuesta de un prototipo de aplicación de minería de datos distribuida basado en la técnica k-means en la predictibilidad del proceso petitorio de una organización pública.

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Présentation de l'éditeur

La minería de datos distribuida está contemplada en el campo de la investigación e implica la aplicación del proceso de extracción de conocimiento sobre grandes volúmenes de información almacenados en bases de datos distribuidas. Las organizaciones modernas requieren de herramientas que realicen tareas de predicción, pronósticos, clasificación entre otros y en línea, sobre sus bases de datos que se ubican en diferentes nodos interconectados a través de internet, de manera que les permita mejorar la calidad de sus servicios. El Clustering es una de las principales técnicas de modelado de la minería de datos la cual consiste en dividir la información en grupos diferentes, internamente los miembros de cada grupo son muy similares unos de otros y disimiles respecto a los miembros de los otros grupos. Los grupos o clusters resultantes permiten predecir patrones de comportamiento que pueden aportar en la toma de decisiones de las organizaciones. Es en este contexto que el presente trabajo elabora una propuesta de un prototipo de aplicación de minería de datos distribuida basado en la técnica k-means en la predictibilidad del proceso petitorio de una organización pública.

Biographie de l'auteur

Zoraida Mamani Rodriguez. Es Coordinadora del Grupo de Investigación “Ingeniería Web”. Investigadora en las líneas: Ciencia de Datos, Minería de Datos e Ingeniería de Software. Docente Asociada en la Universidad Mayor de San Marcos y consultora en proyectos informáticos en entidades del sector público y privado en Lima, Perú.

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Éditeur
Editorial Académica Española
Date d'édition
2017
Langue
espagnol
ISBN 10 
3659091537
ISBN 13 
9783659091537
Reliure
Broché
Nombre de pages
120
Coordonnées du fabricant
non disponible
Personne responsable
non disponible