2.1. MÉTODOS BIG DATA
MÉTODOS BIG DATA
1- CLUSTERING
Esta es una técnica de minería de datos que se basa en un proceso mediante el cual, se realiza una división de los datos utilizando algoritmos matemáticos, después, estos se reparten en grupos de objetos similares.
2- REGLAS DE ASOCIACIÓN
Vamos a identificar y entender cómo se describen las relaciones que pueden presentar los diferentes elementos de un conjunto de datos con el objetivo de guiar futuras decisiones.
3- REGRESIÓN
Regresión es el estudio de una serie de datos en base a su ajuste a una curva, y una vez conocido los parámetros de esa curva poder predecir valores futuros.
4- CLASIFICACIÓN
Una clasificación, gestión y organización de los datos de manera optimizada es imprescindible para que puedan aportar beneficio a un negocio.
5- ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES DE DATOS
Entenderemos cuáles son los métodos que permiten realizar el estudio de los datos y cuáles son los pasos que hay que seguir para ello.
6- ANÁLISIS DE TEXTOS
Se describen a continuación las técnicas y programas utilizados en el análisis de grandes cantidades de datos textuales.
7- TECNOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS PARA EL ANÁLISIS
A través de técnicas de análisis podemos obtener información útil y de calidad para una empresa. Este tema explica algunas de las herramientas Big Data más conocidas en la actualidad.
