Cadena de Procesamiento

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Cadena de Procesamiento por Mind Map: Cadena de Procesamiento

1. Datos

1.1. Los datos pueden ser números o alfanuméricos como nombres de clientes, etc.

1.2. Fuentes de datos

1.2.1. Registros operativos de una organización

1.2.2. Personas que cuentan historias de memoria

1.2.3. Maquinas que informan sobre su propio estado o registros de uso de web

1.3. Tipos de recolección de datos

1.3.1. Informes de papel

1.3.2. Archivos almacenados en una computadora

1.3.3. Conversaciones por correo electrónico o llamadas telefónicas

1.4. Tipos de datos

1.4.1. Datos Nominales

1.4.1.1. Pueden ser una colección de valores desordenada

1.4.2. Datos ordinales

1.4.2.1. Pueden ser valores ordenados como pequeño, mediano o grande

1.4.3. Datos de intervalo

1.4.3.1. otro tipo de datos tienen valores numéricos discretos definidos en un cierto rango, con el supuesto de la misma distancia entre los valores

1.4.4. Datos de razón

1.4.4.1. Tienen un valor numérico

2. Bases de datos

2.1. Es una colección modelada de datos en la que se puede acceder de muchas formas

2.2. El modelo de datos abstrae las entidades clave involucradas en una acción y sus relaciones

2.3. Tipos de bases de datos

2.3.1. MySQL

2.3.2. Postgres

2.3.3. Oracle

2.4. Los datos almacenados en BD se pueden utilizar para muchos propósitos incluidos las operacones diarias de una empresa

3. Data Warehouse

3.1. Es un almacén de datos organizado de toda la empresa

3.2. Esta especialmente diseñado para ayudar con la toma de decisiones

3.3. Es una versión mas simple de una BD operativa con el propósito de abordar únicamente las necesidades de informes

3.4. Los datos del Data warehouse a diferencia de las BD no se actualizan

3.5. Crece a medida que los datos de BD operativas se acumulan y se añaden todos los días, los datos se conservan para el análisis de tendencias a largo plazo

4. Data Mining

4.1. Es el arte y la ciencia de descubrir patrones innovadores, útiles a partir de datos

4.2. Debe realizarse para resolver problemas de alta prioridad y valor

4.3. Técnicas de minería de datos

4.3.1. Arboles de decision

4.3.1.1. Es un modelo esquematizado de la información que representa las diferentes alternativas junto con los posibles resultados para cada alternativa elegida

4.3.2. Regresion

4.3.2.1. Su objetivo es encontrar la curva que mejor se ajuste a los muchos puntos de datos

4.3.3. Redes neuronales artificiales

4.3.3.1. Son modelos de procesamiento de información no lineal multicapa que aprenden de datos pasados y predicen valores futuros

4.3.4. Reglas de asociación

4.3.4.1. Busca asociaciones entre los valores de los datos

5. Visualizacion de datos

5.1. Consideraciones que se deben tomar al presentar datos

5.1.1. Presentar conclusiones

5.1.2. Eleguir correctamente los gráficos a presentar

5.1.3. Resaltar el punto central de la informacion

5.2. Es la representación gráfica de información y datos. Al utilizar elementos visuales como cuadros, gráficos y mapas, las herramientas de visualización de datos proporcionan una manera accesible de ver y comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos.