Knime

Knime

-Unas de las ventajas de Knime es que no es necesario instalar el paquete en la computadora, puede correr desde la carpteta donde se tengan los archivos de la aplicación.

-Uso de nodos: Los nodos son básicamente unidades de procesamiento de un workflow.

-Se construye un workflow arrastrando y soltando los nodos desde el repositorio de nodos al editor Window y conectándolo entre ellos. Los datos se transportan entre los nodos a través de los puertos de entrada y salida. Se necesita conectar la entrada de cada nodo con la salida del predecesor.

-color manager: colorear los resultados. Si esta en el flujo, los datos de entrada se codifican según un color especifico.

-Nodo file reader: click derecho-configurar

-Nodo K-means automáticamente

-La minería de datos es el proceso de detectar la información accionale de grandes conjuntos de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.

Es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.1 Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

-Knowledge Discovery in Databases" o KDD

-dato: tener en cuenta que el dato que el dato no tiene sentido en si mismo, sino que se utiliza en la toma de decisiones.

Un dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Datos-Procesamiento-Informacion

- Sector salud- hospitales, Sector servicios-negocios en general , sector educativo- escuelas, colegios unis.

-La minería aplica un conjunto de técnicas para extraer datos y convertirlos en recursos valios, mientras que big data es el conjunto de datos a gran escala que capta la minería, a través de varios técnicas.

-Algoritmo de árbol : El algoritmo de árboles de decisión de Microsoft es un algoritmo de clasificación y regresión proporcionado por Microsoft SQL Server Analysis Services para el modelado de predicción de atributos discretos y continuos.

Para los atributos discretos, el algoritmo hace predicciones basándose en las relaciones entre las columnas de entrada de un conjunto de datos. Utiliza los valores, conocidos como estados, de estas columnas para predecir los estados de una columna que se designa como elemento de predicción. Específicamente, el algoritmo identifica las columnas de entrada que se correlacionan con la columna de predicción.

un árbol es una estructura de datos ampliamente usada que imita la forma de un árbol (un conjunto de nodos conectados). Un nodo es la unidad sobre la que se construye el árbol y puede tener cero o más nodos hijos conectados a él. Se dice que un nodo es padre de un nodo si existe un enlace desde hasta (en ese caso, también decimos que es hijo de ). Sólo puede haber un único nodo sin padres, que llamaremos raíz. Un nodo que no tiene hijos se conoce como hoja. Los demás nodos (tienen padre y uno o varios hijos) se les conoce como rama.

Formalmente, podemos definir un árbol de la siguiente forma:

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