Ya conocemos las características de la web semántica. Si queremos buscar algo sobre “un tipo de golosinas”, “el tráfico en Londres”, “Eduardo Avaroa”, todos estos conceptos son ítems en la Web.

1. Ya conocemos las características de la web semántica.  Si queremos buscar algo sobre “un tipo de golosinas”, “el tráfico en Londres”, “Eduardo Avaroa”, todos estos conceptos son ítems en la Web.  

Para identificarlos en la Web, necesitamos usar identificadores, pero eso sí, usaremos un sistema uniforme de identificadores y cada ítem identificará a un único recurso. A estos identificadores los llamaremos:

a) RDF Schema

b) URI “Uniform Resource Identifiers”

c) OWL

d) Ninguno

2. Refiriéndonos a RDF, si tenemos la siguiente serie de declaraciones o sentencias:

"hay una persona identificada por http://www.marco.edu/contact#me, cuyo nombre es “Marco Etcheverri”, cuya dirección de correo electrónico es “marco_futbol@gmail.com”, y cuya Universidad es “Universidad Loyola”, Represéntelo como un grafo que describe los datos de una persona.

R.-[pic 1]

3. Si tengo dentro de un sistema de información un proceso, y dentro de este proceso realizo una preparación de datos, una minería de datos, saco patrones, luego evalúo, interpreto y visualizo estos patrones.  Con todo este proceso descrito obtengo conocimiento.  

Estamos hablando de:

 a) ROLAP

b) KDD

C) MOLAP

4. Un estudio muy conocido detectó que los viernes se compraban una cantidad inusual de pañales y cerveza, debido principalmente a que los viernes solían acudir a comparar padres jóvenes cuya perspectiva para el fin de semana era quedarse en casa cuidando de los niños y viendo la televisión tomándose una cerveza.  La venta de cervezas aumentó los viernes colocándolas cercanas a los pañales. Ahora una vez que adquiere un determinado producto, se sabe inmediatamente qué otro ofrecerle.

Que usaron para sacar estas conclusiones según usted? Justifique su respuesta.

R.- Se usó minería de datos.

La acumulación de grandes cantidades de datos en las Data Warehouses no implica necesariamente un incremento en el conocimiento.

La clave para lograr esto es la Minería de Datos, con esta herramienta se puede extraer conocimiento enfocado a grupos de clientes (con objetivos comunes por ejemplo). Las bases de datos (a través de la minería de datos) se exploran a través de miles de “puntos de vista”; lo que permite encontrar información escondida acerca del comportamiento de clientes para establecer patrones. Así los departamentos de marketing se adaptan rápidamente y la flexibilidad a los requerimientos y necesidades de cada cliente se alcanzan.

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