Principales Metodologías en el Desarrollo de Proyectos de Minería de Datos
Palabras clave:
Minería de Datos, KDD, SEMMA, CRISP-DM, DMME.Resumen
El documento expone las fases de desarrollo de las metodologías más utilizadas hasta el momento para el desarrollo de proyectos de minería de datos:
1) Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD, por sus siglas en inglés), metodología desarrollada por Fayad;
2) Proceso de selección, exploración y modelamiento de grandes cantidades de datos para descubrir patrones de negocios desconocidos (SEMMA, por sus siglas en inglés), metodología propuesta por el SAS Institute Inc.;
3) Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM);
4) Producto, Lugar, Precio, Tiempo, Calidad (P3TQ, por sus siglas en inglés), y 5) Una metodología emergente llamada Metodología de Minería de Datos para Aplicaciones de Ingeniería (DMME, por sus siglas en inglés). Asimismo, proporciona un comparativo de éstas con la finalidad de que el lector pueda elegir una de ellas al momento de realizar un proyecto que implique hacer uso dela minería de datos. El análisis permite concluir que las metodologías CRISPDM, P3TQ y DMME son las más completas, ya que especifican de manera detallada las tareas a desarrollar en cada una de sus fases, además, dentro de ellas, consideran elementos de la dirección de proyectos en el área de la gestión. KDD, CRISP-DM, P3TQ y DMME son metodologías enfocadas al entendimiento del negocio y de datos, a diferencia de SEMMA, que se orienta más al entendimiento de los datos.
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