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dc.contributor.advisorSellers Walden, Chester-
dc.contributor.authorMatute Rivera, Marcia Alexandra-
dc.date.accessioned2018-07-16T22:42:45Z-
dc.date.available2018-07-16T22:42:45Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/8203-
dc.description.abstractEste estudio se orientó a la evaluación de las herramientas de minería de datos: RapidMiner, KNime Weka, IBM SPSS Modeler y SAS para minería de datos en variables de contaminación atmosférica: Ozono (O3), Monóxido de Carbono (CO), Dioxido de Azufre (SO2), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Material Particulado 2,5um (PM2,5), estos datos fueron recogidos y almacenados por los sistemas de monitoreo continuo de la calidad del aire del municipio de Cuenca. Para el tratamiento de los datos las herramientas aplican el algoritmo k-means y funciones matemáticas como conversión de valores para descubrir correlaciones entre los datos; con los resultados obtenidos en cada herramienta se realizó un análisis de matriz comparativa con indicadores como: funcionalidad, usabilidad, rendimiento, soporte de tareas auxiliares, entre otros, de acuerdo a los resultados obtenidos la mejor herramienta para minería de datos en variables de contaminación atmosférica es RapidMiner.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad del Azuayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectMINERÍA DE DATOSes
dc.subjectCONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICAes
dc.titleEvaluación de las herramientas de minería de datos en variables de contaminación atmosféricaes
dc.typebachelorThesises
dc.description.degreeIngeniero en Sistemas y Telemáticaes
dc.pagination.pages100 pes
Appears in Collections:Facultad de Ciencias de la Administración

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