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Mostrando las entradas etiquetadas como modelos

Análisis de Canasta

El Análisis de canasta es un una metodología  muy utilizada de minería de datos que permite describir asociaciones  entre diferentes items.  Este método permite que fácilmente que  por ejemplo que identifiquemos las asociaciones propias en un lanzamiento de un nuevo producto, y conocer cual producto juega como  rol  apalancador y cual de soporte, de tal manera que permita de una mejor forma describir la causalidad entre productos a analizar.  Para entender un poco mas este concepto vamos a poner el siguiente ejemplo: En un día tenemos 5 transacciones en donde por cada compra una tenemos 3 productos: De donde se pueden desprender unas relaciones entre productos a los cuales se les puede llamar reglas y unas probabilidades llamadas soporte y confianza. Soporte : Se puede interpretar como la probabilidad de que se "vendan conjuntamente" los productos sobre el total de transacciones. De tal manera que si:  A >>D el cual tien...

Modelando en la minería de datos: Arboles de decisión

Antes de entrar al tema de arboles de decisión, se tratará de explicar el termino de modelo. Un modelo es la abstracción de una  realidad palpable,  representada por medio de algoritmos matemáticos y apoyada por potentes software informáticos, lo cual se ha convertido en una imperiosa necesidad para los diferentes sectores de análisis del mundo. El modelo estadístico pretende cumplir esto, por medio de una simple igualdad matemática, que en la mayoría de casos esta compuesta por una relación en donde interviene un error. A lo largo de la historia se han podido clasificar en tres grupos los modelos estadísticos. Modelos asociativos: Estos modelos pretenden identificar un orden de acontecimientos, que permitan describir a tiempo una cadena de sucesos, por ejemplo: ¿que serie de sucesos pasa para que un suscriptor cancele un servicio televisivo?. Primero llama, luego va personalmente a quejarse,  después manda una carta,... (¿?)...., por ultimo cancela. Es...