Minerٕía de datos distribuida usando clustering k-means en la predictibilidad del proceso petitorio en una organización pública
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 tar...
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Universidad Nacional Mayor de San Marcos
2017-12-01
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doaj-00b5a10537ea4783b0328aa8e3c426c52021-06-08T12:30:46ZspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosIndustrial Data1560-91461810-99932017-12-0120210.15381/idata.v20i2.1394913949Minerٕía de datos distribuida usando clustering k-means en la predictibilidad del proceso petitorio en una organización públicaZoraida Mamani Rodríguez0Luz Del Pino Rodríguez1Augusto Cortez Vasquez2Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Lima, PerúUniversidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Lima, PerúUniversidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Lima, PerúLa 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 tecnicas de modelado de la mineria 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 miembos 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 organizacion pública.https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/13949Minería de Datos DistribuidaAlgoritmo ClusteringK-meanspetitorio |
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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 tecnicas de modelado de la mineria 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 miembos 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 organizacion pública. |
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