Evaluación de las herramientas de minería de datos en variables de contaminación atmosférica

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, 2018Description: 100 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T13926
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Sistemas y Telemática Abstract: Este estudio se orientó a la evaluación de las herramientas de minería de datos: RapidMiner, KNime Weka, IBM SPSS Modeler y SAS para minería de datos en variables de contaminación atmosférica: Ozono (O3), Monóxido de Carbono (CO), Dioxido de Azufre (SO2), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Material Particulado 2,5um (PM2,5), estos datos fueron recogidos y almacenados por los sistemas de monitoreo continuo de la calidad del aire del municipio de Cuenca. Para el tratamiento de los datos las herramientas aplican el algoritmo k-means y funciones matemáticas como conversión de valores para descubrir correlaciones entre los datos; con los resultados obtenidos en cada herramienta se realizó un análisis de matriz comparativa con indicadores como: funcionalidad, usabilidad, rendimiento, soporte de tareas auxiliares, entre otros, de acuerdo a los resultados obtenidos la mejor herramienta para minería de datos en variables de contaminación atmosférica es RapidMiner.
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Ingeniero en Sistemas y Telemática

Este estudio se orientó a la evaluación de las herramientas de minería de datos: RapidMiner, KNime Weka, IBM SPSS Modeler y SAS para minería de datos en variables de contaminación atmosférica: Ozono (O3), Monóxido de Carbono (CO), Dioxido de Azufre (SO2), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Material Particulado 2,5um (PM2,5), estos datos fueron recogidos y almacenados por los sistemas de monitoreo continuo de la calidad del aire del municipio de Cuenca. Para el tratamiento de los datos las herramientas aplican el algoritmo k-means y funciones matemáticas como conversión de valores para descubrir correlaciones entre los datos; con los resultados obtenidos en cada herramienta se realizó un análisis de matriz comparativa con indicadores como: funcionalidad, usabilidad, rendimiento, soporte de tareas auxiliares, entre otros, de acuerdo a los resultados obtenidos la mejor herramienta para minería de datos en variables de contaminación atmosférica es RapidMiner.

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