EL REPOSITORIO SE ENCUENTRA EN MARCHA BLANCA

 

Thesis
Aplicación de minería de datos en el rubro inmobiliario: clasificación de clientes

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Date

2009-12

Authors

Journal Title

Journal ISSN

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Program

DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA. INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICA

Campus

Campus Santiago San Joaquín

Abstract

The aim of this paper is to apply the rubric Data Mining Real Estate, specifically in the classification of customers, to support decision-making. To do this, first identify the business problem to be addressed, defining the objectives and scope. Then he presented a general framework that allows a vision of how to solve the problem, focusing mainly on Data Mining (methodologies, techniques and tools). Will deepen the subject of classification, which will include some algorithms along with their strengths and weaknesses, and also how to evaluate and compare the same. Subsequently designed a solution that solves the problem, analyzing the current situation first. Finally, this proposal will be implemented using open source free tools such as Weka and Pentaho BI Server.
El objetivo de este trabajo es poder aplicar Minería de Datos el rubro Inmobiliario, específicamente en la clasificación de clientes, para apoyar la toma de decisiones. Para ello, primero se identificará el problema de negocio a abordar, definiendo los objetivos y los alcances del mismo. Luego se presentará un marco teórico general que permita tener una visión de cómo resolver el problema, focalizado principalmente en la Minería de Datos (metodologías, técnicas y herramientas). Se profundizará en el tema de Clasificación, donde se presentarán algunos algoritmos junto con sus fortalezas y debilidades, y además cómo se evaluarán y compararán estos mismos. Posteriormente se diseñará una solución que resuelva el problema, analizando primeramente la situación actual. Finalmente se implementará dicha propuesta, utilizando herramientas gratuitas de código abierto como lo son Weka y Pentaho BI Server.

Description

Keywords

Minería de datos, Algoritmo, Administración de base de datos

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