Tabla de contenidos
14 relaciones: Algoritmo, Análisis de datos, Análisis de grupos, Árbol de decisión, Correlación, Inteligencia empresarial, Mapa autoorganizado, Microsoft, Minería de datos, Pronóstico (estadística), Reglas de asociación, Valor atípico, Visualización de datos, Washington D. C..
Algoritmo
En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo (probablemente del latín tardío algorithmus, y este del árabe clásico ḥisābu lḡubār, que significa «cálculo mediante cifras arábigas») es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, típicamente, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades.
Análisis de datos
El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones.
Ver Data Applied y Análisis de datos
Análisis de grupos
Análisis de grupos o agrupamiento es la tarea de agrupar objetos por similitud, en grupos o conjuntos de manera que los miembros del mismo grupo tengan características similares.
Ver Data Applied y Análisis de grupos
Árbol de decisión
Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en diversos ámbitos que van desde la inteligencia artificial hasta la Economía.
Ver Data Applied y Árbol de decisión
Correlación
En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y la proporcionalidad entre dos variables estadísticas.
Ver Data Applied y Correlación
Inteligencia empresarial
Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios, inteligencia comercial o BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnicas, los cuales están enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.
Ver Data Applied e Inteligencia empresarial
Mapa autoorganizado
Un mapa autoorganizado (self-organizing map, SOM) o un mapa autoorganizado de características (self-organizing feature map, SOFM) es un tipo de red neuronal artificial (ANN por sus siglas en inglés), que es entrenada usando aprendizaje no supervisado para producir una representación discreta del espacio de las muestras de entrada, llamado mapa.
Ver Data Applied y Mapa autoorganizado
Microsoft
Microsoft Corporation (SEHK) es una corporación tecnológica multinacional estadounidense con sede en Redmond, Washington.
Minería de datos
La minería de datos o exploración de datos (es la etapa de análisis de «knowledge discovery in databases» o KDD) es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.
Ver Data Applied y Minería de datos
Pronóstico (estadística)
El pronóstico es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre.
Ver Data Applied y Pronóstico (estadística)
Reglas de asociación
En minería de datos y aprendizaje automático, las reglas de asociación se utilizan para descubrir hechos que ocurren en común dentro de un determinado conjunto de datos.
Ver Data Applied y Reglas de asociación
Valor atípico
En estadística, tales como muestras estratificadas, un valor atípico (en inglés outlier) es una observación que es numéricamente distante del resto de los datos.
Ver Data Applied y Valor atípico
Visualización de datos
La visualización de datos es un campo de estudio interdisciplinario cuyo objeto es la representación de datos en formato gráfico.
Ver Data Applied y Visualización de datos
Washington D. C.
Washington D. C., oficialmente denominada Distrito de Columbia (District of Columbia), es la capital federal de los Estados Unidos de América.