Metodología CRISP-DM en la gestión de proyecto de Data Mining. Caso enfermedades dermatológicas
Hoy en día todas las organizaciones y/o empresas almacenan una gran cantidad de información, que ha llegado a exceder la habilidad del personal para analizar, resumir e interpretar los datos, dando lugar a la técnica Data mining, con objeto de predecir de forma automatizada tendencias y comportamien...
- Autores:
-
Sánchez Trujillo, Magda Gabriela
Pérez Hernández, José Ángel
- Tipo de recurso:
- Part of book
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad EAN
- Repositorio:
- Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.universidadean.edu.co:10882/13087
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10882/13087
- Palabra clave:
- Gestión de proyectos
MIinería de datos
Modelado de datos
Regresión lineal
Equipo de proyecto
Data mining
Data modeling
Linear regression
Project team
Administración de proyectos
Evaluación de proyectos
Enfermedades de la piel
Análisis de regresión
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Hoy en día todas las organizaciones y/o empresas almacenan una gran cantidad de información, que ha llegado a exceder la habilidad del personal para analizar, resumir e interpretar los datos, dando lugar a la técnica Data mining, con objeto de predecir de forma automatizada tendencias y comportamientos de modelos. El caso se realiza en una clínica dermatológica en el estado de Hidalgo, México, la cual busca determinar a partir de datos históricos el comportamiento de las enfermedades dermatológicas en los próximos años, indicando el lugar donde se presentan el mayor número de casos, edad y sexo. Los datos con los que se integra la gestión del proyecto abarcan los años 2013-2020, lugar de residencia de los pacientes, padecimientos por entidad y municipio. Así, el propósito del presente caso es aplicar la metodología de gestión de proyectos CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), la cual proporciona una idea clara de la estructura el ciclo de vida del proyecto de data mining en seis fases, que interactúan entre ellas de forma iterativa durante el desarrollo del proyecto: análisis del problema, análisis de datos, preparación de datos, modelado, evaluación y seguimiento, a fin de planificar, dirigir y dar seguimiento al proyecto. Los resultados permiten identificar las enfermedades dermatológicas con mayor incidencia en los próximos años (2021-2025) por diagnóstico, edad, sexo. |
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Los datos con los que se integra la gestión del proyecto abarcan los años 2013-2020, lugar de residencia de los pacientes, padecimientos por entidad y municipio. Así, el propósito del presente caso es aplicar la metodología de gestión de proyectos CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), la cual proporciona una idea clara de la estructura el ciclo de vida del proyecto de data mining en seis fases, que interactúan entre ellas de forma iterativa durante el desarrollo del proyecto: análisis del problema, análisis de datos, preparación de datos, modelado, evaluación y seguimiento, a fin de planificar, dirigir y dar seguimiento al proyecto. Los resultados permiten identificar las enfermedades dermatológicas con mayor incidencia en los próximos años (2021-2025) por diagnóstico, edad, sexo.Today all organizations and / or companies store a large amount of information, which has exceeded the ability of staff to analyze, summarize and interpret data, giving rise to the technique of data mining, in order to predict in a way automated trends and model behaviors. The case is performed in a dermatology clinic in the state of Hidalgo, Mexico, which seeks to determine from historical data the behavior of dermatological diseases in the coming years, indicating the place where the largest number present case, age and sex. The data with which the project management is integrated cover the years 2013-2020, place of residence of the patients, conditions by entity and municipality. Thus, the purpose of this case is to apply the project management methodology CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), which provides a clear idea of the structure of the life cycle of the data mining project in six phases, that interact with each other iteratively during the development of the project. analysis of the problem, data analysis, data preparation, modeling, evaluation and monitoring, in order to plan, manage and monitor the project. The results allow identifying the dermatological diseases with the highest incidence in the coming years (2021-2025) by diagnosis, age, and sex.pdf13 páginasRecurso electrónicoapplication/pdfspaInternational Conference on Project Management 2021http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Gestión de proyectosMIinería de datosModelado de datosRegresión linealEquipo de proyectoData miningData modelingLinear regressionProject teamAdministración de proyectosEvaluación de proyectosEnfermedades de la pielAnálisis de regresiónMinería de datosEquipos de trabajoDirección de proyectosMetodología CRISP-DM en la gestión de proyecto de Data Mining. Caso enfermedades dermatológicasCRISP-DM methodology in Data Mining project management. Case skin diseasesBook parthttp://purl.org/coar/resource_type/c_3248info:eu-repo/semantics/bookPartCapítulo de libroLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81880https://repository.universidadean.edu.co/bitstream/10882/13087/2/license.txtb1e9cd09f5b5a28e149042b5260677bbMD52open accessORIGINAL0016_PONENCIA_ICPM2021.pdf0016_PONENCIA_ICPM2021.pdfPonencia 016_2021application/pdf245321https://repository.universidadean.edu.co/bitstream/10882/13087/1/0016_PONENCIA_ICPM2021.pdf8403de32b4a9e120a727c9c10bce7eacMD51open access016_ICPM2021.pdf016_ICPM2021.pdfAutorización Publicaciónapplication/pdf205010https://repository.universidadean.edu.co/bitstream/10882/13087/5/016_ICPM2021.pdffa682cf4d27c3e889b9b897e5cb97fc4MD55metadata only accessTHUMBNAILPortada_Ponencias_ICPM.jpgPortada_Ponencias_ICPM.jpgimage/jpeg1464540https://repository.universidadean.edu.co/bitstream/10882/13087/3/Portada_Ponencias_ICPM.jpg575e4b8210ac533ec0fbf37a00b102a4MD53open access0016_PONENCIA_ICPM2021.pdf.jpg0016_PONENCIA_ICPM2021.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11253https://repository.universidadean.edu.co/bitstream/10882/13087/4/0016_PONENCIA_ICPM2021.pdf.jpg022a97837d0c9ec97fc32a25f24c35f2MD54open access016_ICPM2021.pdf.jpg016_ICPM2021.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13464https://repository.universidadean.edu.co/bitstream/10882/13087/6/016_ICPM2021.pdf.jpg23182dcbd333c841753410805e646d29MD56open access10882/13087oai:repository.universidadean.edu.co:10882/130872024-06-23 03:01:07.674open accessBiblioteca Digital Minerva EANminerva@universidadean.edu.coTElDRU5DSUEgREUgVVNPIEFVVE9SSVpBQ0lPTiBERSBMT1MgQVVUT1JFUwoKClBvciBtZWRpbyBkZWwgcHJlc2VudGUgZXNjcml0byBhdXRvcml6byAoYXV0b3JpemFtb3MpIGEgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgRWFuLCBhIGxvcyB1c3VhcmlvcyBkZSBsYSBCaWJsaW90ZWNhIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEVhbiB5IGEgbG9zIHVzdWFyaW9zIGRlIGJhc2VzIGRlIGRhdG9zIHkgc2l0aW9zIHdlYnMgY29uIGxvcyBjdWFsZXMgbGEgSW5zdGl0dWNpw7NuIHRlbmdhIGNvbnZlbmlvLCBhIGVqZXJjZXIgbGFzIHNpZ3VpZW50ZXMgYXRyaWJ1Y2lvbmVzIHNvYnJlIGxhIG9icmEgYW50ZXJpb3JtZW50ZSBtZW5jaW9uYWRhOgoKCkEuCUNvbnNlcnZhY2nDs24gZGUgbG9zIGVqZW1wbGFyZXMgZW4gbGEgQmlibGlvdGVjYSBkZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBFYW4uCgpCLglDb211bmljYWNpw7NuIHDDumJsaWNhIGRlIGxhIG9icmEgcG9yIGN1YWxxdWllciBtZWRpbywgaW5jbHV5ZW5kbyBJbnRlcm5ldC4KCkMuCVJlcHJvZHVjY2nDs24gYmFqbyBjdWFscXVpZXIgZm9ybWF0byBxdWUgc2UgY29ub3pjYSBhY3R1YWxtZW50ZSBvIHF1ZSBzZSBjb25vemNhIGVuIGVsIGZ1dHVyby4KCkQuCVF1ZSBsb3MgZWplbXBsYXJlcyBzZWFuIGNvbnN1bHRhZG9zIGVuIG1lZGlvIGVsZWN0csOzbmljby4KCkUuCUluY2x1c2nDs24gZW4gYmFzZXMgZGUgZGF0b3MgbyByZWRlcyBvIHNpdGlvcyB3ZWIgY29uIGxvcyBjdWFsZXMgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgRWFuIHRlbmdhIGNvbnZlbmlvIGNvbiBsYXMgbWlzbWFzIGZhY3VsdGFkZXMgeSBsaW1pdGFjaW9uZXMgcXVlIHNlIGV4cHJlc2FuIGVuIGVzdGUgZG9jdW1lbnRvLgoKRi4JRGlzdHJpYnVjacOzbiB5IGNvbnN1bHRhIGRlIGxhIG9icmEgYSBsYXMgZW50aWRhZGVzIGNvbiBsYXMgY3VhbGVzIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEVhbiB0ZW5nYSBjb252ZW5pby4KCgpDb24gZWwgZGViaWRvIHJlc3BldG8gZGUgbG9zIGRlcmVjaG9zIHBhdHJpbW9uaWFsZXMgeSBtb3JhbGVzIGRlIGxhIG9icmEsIGxhIHByZXNlbnRlIGxpY2VuY2lhIHNlIG90b3JnYSBhIHTDrXR1bG8gZ3JhdHVpdG8sIGRlIGNvbmZvcm1pZGFkIGNvbiBsYSBub3JtYXRpdmlkYWQgdmlnZW50ZSBlbiBsYSBtYXRlcmlhIHkgdGVuaWVuZG8gZW4gY3VlbnRhIHF1ZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBFYW4gYnVzY2EgZGlmdW5kaXIgeSBwcm9tb3ZlciBsYSBmb3JtYWNpw7NuIGFjYWTDqW1pY2EsIGxhIGVuc2XDsWFuemEgeSBlbCBlc3DDrXJpdHUgaW52ZXN0aWdhdGl2byB5IGVtcHJlbmRlZG9yLgoKCk1hbmlmaWVzdG8gKG1hbmlmZXN0YW1vcykgcXVlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gZXMgb3JpZ2luYWwsIGVsIChsb3MpIHN1c2NyaXRvcyBlcyAoc29uKSBlbCAobG9zKSBhdXRvciAoZXMpIGV4Y2x1c2l2byAocyksIGZ1ZSBwcm9kdWN0byBkZSBtaSAobnVlc3RybykgaW5nZW5pbyB5IGVzZnVlcnpvIHBlcnNvbmFsIHkgbGEgcmVhbGl6w7MgKHphbW9zKSBzaW4gdmlvbGFyIG8gdXN1cnBhciBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBkZSB0ZXJjZXJvcywgcG9yIGxvIHRhbnRvLCBsYSBvYnJhIGVzIGRlIGV4Y2x1c2l2YSBhdXRvcsOtYSB5IHRlbmdvICh0ZW5lbW9zKSBsYSB0aXR1bGFyaWRhZCBzb2JyZSBsYSBtaXNtYS4gRW4gdmlzdGEgZGUgbG8gZXhwdWVzdG8sIGFzdW1vIChhc3VtaW1vcykgbGEgdG90YWwgcmVzcG9uc2FiaWxpZGFkIHNvYnJlIGxhIGVsYWJvcmFjacOzbiwgcHJlc2VudGFjacOzbiB5IGNvbnRlbmlkb3MgZGUgbGEgb2JyYSwgZXhpbWllbmRvIGRlIGN1YWxxdWllciByZXNwb25zYWJpbGlkYWQgYSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBFYW4gcG9yIGVzdG9zIGFzcGVjdG9zLgo= |