Técnicas de Minería de Datos con la Herramienta Weka

Abstract

RESUMEN: El presente Trabajo de Fin de Grado se centra en la minería de datos, también conocida como Data Mining, que tiene una gran importancia en el mundo actual. La importancia de este tema se basa en que las personas son generadores natos de datos, que si son bien canalizados y estudiados dan a las compañías información valiosa que les puede servir ya sea para crear nuevos productos, para observar el comportamiento de clientes o clientes potenciales, entre otras utilidades. Antiguamente las compañías simplemente podían almacenar los datos en archivos al comienzo en papel y más tarde en archivos digitales en ordenadores, que con la tecnología disponible era muy complicado poder analizarlos para transformarlos en información útil para la compañía. Con este trabajo se pretende ser conscientes de los datos que se generan y como pueden ser utilizados por las compañías para adaptar los gustos y comportamientos a sus productos o servicios para fomentar su consumo. Para ello explicaremos en que consiste la minería de datos, así como las aplicaciones que actualmente se llevan a cabo con esta tecnología. Se llevará a la práctica el Data mining con la utilización de la herramienta Weka, la cual se verá tres ejercicios básicos como son la regresión lineal, la red bayesiana y el árbol de decisión. Y, por último, un ejercicio más complejo, como es el clustering. Con ello, se busca comprender el funcionamiento de un programa de Data mining de manera más visual.

ABSTRACT: This Final degree Project covers Data Mining, which is of extreme importance in the actual world. It´s importance is based on the idea that people are natural producers of data. This, if it is well systematized and studied, will give companies valuable information that will help them in numerous subjects, such as developing new products or analyze clients, or possible clients, behavior. At first, companies could only stock the data in paper, moving on later to computers, by creating digital archives. Given the technologies of those times, analyzing them to create out of it useful information for the company was very complicated. This thesis purpose is to make us realize the amount of data we produce and how it can be used by companies to adapt our likes or behaviors to their products or services to increase our consumption. With that in mind, we will explain in what consist as well as the applications it can be given. With the help of Weka, we will take to practice de Data mining. This widget will be used in the three following exercises, which are linear regression, the Bayesian network and the decision tree. Lastly, a more complex exercise, such as the clustering. This will allow us to understand the behavior of the Data mining program in a more visual way.