Palabras clave
modelos gestión conocimiento
competitividad
Cómo citar
Resumen
El hecho de no tener claro un método para ser eficiente en la búsqueda de decisiones en inteligencia de negocios generan altos costos en el uso de recursos por lo cual la ciencia de la computación llegó a solventar esta problemática mediante una rama de la misma que es la inteligencia artificial y en un sub campo como es el Aprendizaje Automático (A-A). En el presente trabajo se va a definir una metodología llamada M3S de IN, en la cual se determina un procedimiento adecuado a seguir para tener los mejores resultados en la extracción de Información, para obtener mayor conocimiento y valor en la información; a su vez dicha metodología se sustentara en el algoritmo ID3 de árboles de decisión el cual se fundamenta de conceptos matemáticos como son la entropía y ganancia de información dentro del análisis de los mejores atributos que se pueden considerar para toma de decisiones.
Referencias
Sempere, J. (2014). Aprendizaje de árboles de decisión. Universidad Politécnica de Valencia, Valencia.
J.R. Quinlan (1973, 1986): Método ID3
García López, D. A. (2007). Algoritmo de discretización de series tiempo basado en entropía y su aplicación en datos colposcópicos.
Mitchell, T. (1997). Machine Learning, McGraw Hill.
Pyle, D. (2003). Business modeling and data mining. Morgan Kaufmann Publishers.
Rafael, M. (2015). 11. íšltimas aportaciones del marketing | marketing- xxi.com. Retrieved August 10, 2016, from http://www.marketing- xxi.com/ultimos-25-anos-de-marketing-en-espana-11.htm
Rivadera, G. R. (2010). La metodología de Kimball para el diseño de almacenes de datos ( Data warehouses ), 56–71.
Rodallegas Ramos Erika, Torres González Areli ,. Gaona Couto Beatriz B,
Gastelloú Hernández Erick, Lezama Morale Rafael As, V. O. S. (2010). Minería de datos: predicción de la deserción escolar mediante el algoritmo de árboles de decisión y el algoritmo de los k vecinos más cercanos. Recursos Digitales. Retrieved from http://ccita2010.utmetropolitana.edu.mx/recursos/Recursos_digitales.pdf#pa ge=34
Lior Rokach and Oded Maimon (2008). Data mining with decision trees: theory and applications. World Scientific.
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