1. REDUCCION DE DATOS
1.1. Cubo de la agregación de datos
1.2. Reducción de la dimensión
1.2.1. Métodos Heurísticos
1.2.1.1. Etapas de elección hacia adelante
1.2.1.2. Etapas de eliminación hacia atrás
1.2.1.3. Combinación de las 2 primeras
1.2.1.4. Inducción de árbol de decisión
1.3. La compresión de datos
1.3.1. Transformada wavelet
1.3.2. Análisis de componentes principales
1.4. Reducción de la numerosidad
1.4.1. Regereción y modelos log-lineales
1.4.2. Histogramas
1.4.3. Técnicas de agrupamiento
1.4.4. Muestreo
2. DISCRETIZACION
2.1. Binning
2.2. Análisis de histogrma
2.3. Análisis de agrupamiento
2.4. Entropía
2.5. Segmentación por division ntural
3. LIMPIEZA DE DATOS
3.1. Falta de datos
3.1.1. Omita la tupla
3.1.2. Poner el valor manual
3.1.3. Utilizar una constate
3.1.4. Poner el valor promedio
3.1.5. Poner el valor medio
3.1.6. Utilizar el valor mas probable
3.1.6.1. Arbol de decisión
3.2. Datos con ruido
3.2.1. Binning
3.2.2. Clustering
3.2.3. Equipo e Inspeccion humana
3.2.4. Regresión
3.3. Datos incoherentes
3.3.1. Referencias externas
3.3.2. Integracion y eliminación de datos
4. INTEGRACION
4.1. Redundancia
4.2. Correlación
4.3. Duplicados
4.4. Heterogeneidad semántica
5. TRANSFORMACION
5.1. Suavizado
5.1.1. Barrido
5.1.2. Agrupamiento
5.1.3. Regresión
5.2. Agregación
5.3. Generalización
5.4. Normalización
5.4.1. MIN-MAX
5.4.2. Normalización de cero
5.4.3. Escala decimal