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dc.contributor.author | Huertas Noreña, Kenny F. | |
dc.date.accessioned | 2020-05-10T02:24:30Z | |
dc.date.available | 2020-05-10T02:24:30Z | |
dc.date.issued | 2019-12 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10226/2150 | |
dc.description | Tutor: Prof. Dr. Nicolás D’Ippolito | es_AR |
dc.description.abstract | Los saltos en el almacenamiento y el poder computacional de la última década nos llevan a invertir y aprovechar la información de los trabajadores, utilizando bodegas de datos y aplicando las diferentes técnicas de extracción de conocimiento usando minería de datos (modela la base de datos con el propósito de determinar patrones y relaciones entre los datos) dado que son capaces de proporcionar una mejor comprensión de los diversos datos existentes, procesos de negocio o la vida cotidiana de una manera que no era posible en el pasado. Con los resultados de estas técnicas podemos llegar a examinar los datos relevantes que se pueden presentar, con el fin de entender mejor el trabajo de los empleados de la empresa y los contextos en que ellos se desenvuelven. | es_AR |
dc.language.iso | es | es_AR |
dc.subject | CRISP-DM | en_US |
dc.subject | Data Mining | en_US |
dc.title | MINERÍA DE DATOS COMO FACTOR ESTRATÉGICO PARA GENERAR VENTAJAS COMPETITIVAS APLICADO AL ÁREA DE RR.HH. DE LAS EMPRESAS EN LA REPUBLICA ARGENTINA | es_AR |
dc.type | Thesis | en_US |