Con la idea de guiar a personas que están a cargo de diferentes tipos de organizaciones para tomar mejores decisiones, hemos analizado y considerado que uno de los retrasos en los proyectos de Inteligencia de Negocios (IN) ocurre en los procesos de Extracción, Transformación y Carga de Datos (ETL), se propone un algoritmo basado en ID3, pero que incluye mejoras en la investigación de sus nodos mediante atributos ubicados en diferentes fuentes de datos estructurados o no, los mismos que pasan por procesos especiales de limpieza y en este estudio se les da una denominación de "pureza". Una vez obtenidos, los nodos se clasifican según los cálculos recursivos de entropía y ganancia de información para lograr una estructura sólida que tome decisiones para cualquier objetivo que se presente en un caso de estudio.
Identifer | oai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/92767 |
Date | 25 March 2019 |
Creators | Morales Cardoso, Santiago Leonardo |
Contributors | Rizo, Ramón, Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática |
Publisher | Universidad de Alicante |
Source Sets | Universidad de Alicante |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Rights | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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