Título:	Proceso analítico jerárquico difuso extendido para análisis comparativo de metodologías de ciencia de datos
Autor(es):	Eckert, Karina B. Britos, Paola Verónica
Fecha de publicación:	oct-2021
Revista:	VII AGRANDA, Simposio Argentino de Ciencia de Datos y Grandes Datos
Resumen:	En entornos cambiantes y altamente competitivos, la correcta toma de decisiones es clave en las organizaciones, quienes basan sus decisiones en gran parte a partir de los datos disponibles. El objetivo del presente trabajo presentar un modelo extendido que involucra el Proceso Analítico Jerárquico Difuso y la técnica de Teoría de la Construcción Personal para realizar un análisis comparativo de las metodologías de Ciencia de Datos CRISP-DM, Catalyst y MoProPEI. Siguiendo los pasos del modelo, se definieron los criterios y subcriterios a partir de la pericia de los expertos y estudios previos. Las metodologías fueron evaluadas a partir de dos casos de validación reales según el grado de completitud de los criterios y sub-criterios involucrados; donde se puedo identificar a MoProPEI como la metodología más robusta. Demostrando así la utilidad del modelo propuesto.
URI:	http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9097
Otros enlaces:	https://50jaiio.sadio.org.ar/Anales/Agranda/Contribuciones
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