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http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9097
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 |
Aparece en las colecciones: | Objetos de conferencia |
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