El uso de herramientas tecnológicas de minerÃa de datos en el análisis de datos climatológicos / The use of technological tools for data mining in the analysis of climatological data
Resumen
El análisis de grandes volúmenes de datos se está convirtiendo en un elemento clave para las organizaciones de cualquier sector debido al soporte que brinda en la toma de decisiones. El propósito de la siguiente investigación es aportar soluciones tecnológicas que permitan identificar el comportamiento o generar patrones en torno a datos climatológicos, como la precipitación registrada por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) en los estados de Chiapas, Oaxaca, Tabasco y Veracruz, contrastada con el nivel del gasto de los principales rÃos de dichos estados. Para este estudio se utilizó la herramienta computacional de minerÃa de datos Watson Analytics, la cual se caracteriza por realizar de forma automática la modelización de los datos y mostrar los hechos más relevantes, asà como los patrones y relaciones que subyacen en ellos. En cuanto a la metodologÃa de minerÃa de datos empleada, se utilizó la metodologÃa CRISP-DM propuesta por Chapman et al. (2000), debido a las caracterÃsticas de esta investigación. La extracción de comportamiento y patrones de datos climatológicos proporcionaron información relevante para que organizaciones como el Servicio Meteorológico Nacional pueda tomar medidas y formular estrategias de prevención ante cualquier eventualidad ocasionada por el clima.Citas
Altamiranda, L., Peña, A. M., Ospino, M., Volpe, I., Ortega, D. y Cantillo, E. (2013). “MinerÃa de datos como herramienta para el desarrollo de estrategias de mercadeo B2B en sectores productivos, afines a los colombianos: una revisión de casosâ€?, en Sotavento mba, 22, 126-136. Recuperado de http://revistas.uexternado.edu.co/index.php/sotavento/article/viewFile/3709/3841.
Cedeño, A. (2006). Modelo multidimensional. Industrial, 27(1), 15-18. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4786663.pdf.
Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C. and Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0. Step-by-step data mining guide. Retrieved from https://www.the-modeling-agency.com/crisp-dm.pdf.
CONAGUA. (2014). EstadÃsticas del Agua en México. México. Recuperado de http://www.conagua.gob.mx/CONAGUA07/Publicaciones/Publicaciones/EAM2014.pdf
Duque, N., Orozco, M. e Hincapié, L. (2010). MinerÃa de datos para el análisis de datos meteorológicos. Tendencias en IngenierÃa de Software e Inteligencia Artificial, 4, 105-114. Recuperado de http://www.docentes.unal.edu.co/morozcoa/docs/Duque2011.pdf.
Joya, G., Sistachs, V., Cabrera, M. A. y Roura, P. (2014). Aplicación de la técnica de minerÃa de datos SOM utilizando el lenguaje R en datos climáticos. Ciencias de la Tierra y el Espacio, 15(2), 113-123. Recuperado de http://www.iga.cu/publicaciones/revista/assets/2.mineria.datos.meteorologia.pdf.
Poblete, G. y Zambrano, C. (2013). Bases de datos multidimensionales para datos educacionales. Jornadas Chilenas de Computación. Temuco, Chile. Recuperado de http://jcc2013.inf.uct.cl/wp-content/proceedings/ECC/Bases%20de%20Datos%20multidimensionales%20para%20datos%20educacionales.pdf.
RodrÃguez, Y. y DÃaz, A. (2009). Herramientas de minerÃa de datos. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 3(3-4), 73-80. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/3783/378343637009.pdf.
Ruiz, J. (2011). Herramientas para la investigación en tecnologÃas de la información y la comunicación. Casos de estudio. Revisa de CurrÃculum y Formación del Profesorado, 15(1), 139-149. Recuperado de http://www.ugr.es/~recfpro/rev151ART9.pdf.
Tello, E. (2007). Las tecnologÃas de la información y comunicaciones (TIC) y la brecha digital: su impacto en la sociedad de México. Revista de Universidad y Sociedad del Conocimiento, 4(2). Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/2521723.pdf.
Vergara, M., Ellis, E., Cruz, J., Alarcón, L. y Galván, U. (2011). La conceptualización de las inundaciones y la percepción del riesgo ambiental. PolÃtica y Cultura, (36), 15-69. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/267/26721226003.pdf.
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