Mineria de Datos '

EVALUACIÓN DE MINERÍA DE DATOS

Curso: Minería de Datos

Actividad 1:

¿Cuál es el motivo principal de la minería de datos?

El propósito general de la minería de datos es convertir los datos en conocimiento, como bien sabemos los datos en si mismo no tienen un valor real, estos datos deben pasar por un proceso que nos ayude a convertirlos en conocimiento , este conocimiento se puede usar para la toma de decisiones en las organizaciones.

¿Describa como podría  mejorar la minería de datos a su organización?

Nos puede ayudar a encontrar patrones en los datos que nos permitan identificar tendencias de nuestros clientes para ofrecer productos personalizados o mejorar algunas deficiencias de nuestra atención.

Actividad 2:

¿Explique porque es importante preparar los datos antes de iniciar el proceso de minería de datos?

Es importante preparar los datos, ya que nuestras fuentes de datos pueden ser diversas como bases de datos, reportes de salidas de diversos sistemas, antes de aplicar el proceso de minería de datos, debemos normalizar los datos esto es la preparación de los datos.

¿Explique uno de los métodos de preparación de datos?

Tratamiento de nulos, ya que los datos pueden contener valores nulos, debemos tener especial cuidado con este tipo de datos, ya pueden distorsionar nuestro análisis.

Actividad 3

Utilizando uno de los archivos arff proporcionados, realice los pasos necesarios para generar un árbol de decisiones. Cópielo y descríba las hojas mas resaltantes.

Para este caso voy a utilizar el Archivo CMAC.arff.

[pic 1]

Luego se discretizan los datos:

[pic 2]

Nos vamos a la pestaña Classify, y seleccionamos el algoritmo de busqueda J48.

[pic 3]

Generamos el Arbol de Desición:

[pic 4]

Donde vamos a describir las hojas mas resaltantes:

Caso resaltante 1:

[pic 5]

Como se puede apreciar  se deduce que el Genero Femenino en la Agencia Ica,  de la Ciudad de Ica, de tipo de crédito Consumo para clientes menores de 25 años, tienen una calificacón de B, lo que puede dar a entender que las mujeres en la ciudad de Ica,  cumplen en menor medida que los hombres en el pago de sus obligaciones financieras.

Caso resaltante 2:

[pic 6]

El Genero Masculino de la ciudad de Ayacucho con el tipo de crédito pequeña empresa  con un rango de edades entre 25 y 50 años son incumplidores, lo que se puede interpreatar que los hombres en la ciudad de ayacucho  cumplen en menor medida con el pago de sus obligaciones financieras que las mujeres.

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