Análise de predição de dados com técnicas de data mining - Moreno Ramírez, Teresita;Michel Nava, Rosa María
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Actualmente é de grande importância para as empresas fazer previsões, bem como medir o seu comportamento ao longo do tempo, a fim de poderem planear o curso dos seus negócios, reduzir perdas e aumentar os lucros. A fim de gerar uma estimativa das vendas, foram analisadas diferentes técnicas de mineração de dados. Entre as técnicas seleccionadas estavam as séries temporais, e dentro delas, médias móveis, suavização exponencial e suavização exponencial ajustada à tendência; regressão linear e árvores aleatórias foram também seleccionadas. Foram criados modelos de previsão com cada uma das…mehr

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Produktbeschreibung
Actualmente é de grande importância para as empresas fazer previsões, bem como medir o seu comportamento ao longo do tempo, a fim de poderem planear o curso dos seus negócios, reduzir perdas e aumentar os lucros. A fim de gerar uma estimativa das vendas, foram analisadas diferentes técnicas de mineração de dados. Entre as técnicas seleccionadas estavam as séries temporais, e dentro delas, médias móveis, suavização exponencial e suavização exponencial ajustada à tendência; regressão linear e árvores aleatórias foram também seleccionadas. Foram criados modelos de previsão com cada uma das técnicas, aplicando as equações correspondentes e a informação extraída da base de dados, a fim de gerar previsões de vendas com maior precisão, para mais tarde comparar os diferentes resultados e medir a percentagem de erro.
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Autorenporträt
Dra. Rosa María Michel Nava.- Doctora en Ciencias de la Educación por la Universidad Santander. Maestra en Ciencias en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de Cd. Guzmán, Jalisco.Mtra. Teresita Moreno Ramírez.- Maestra en Ciencias de la Computación e Ingeniera Informática por el Instituto Tecnológico de Cd. Guzmán, Jalisco.