| Journal: | RECI |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000416905 |
| ISSN: | 2007-9915 |
| Authors: | Castorena Peña, Jesús Abraham1 Silva Avila, Alicia Elena1 Domínguez Lugo, Alma Jovita1 Rodríguez Montelongo, Diana Laura1 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma de Coahuila, Saltillo, Coahuila. México |
| Year: | 2018 |
| Season: | Ene-Jun |
| Volumen: | 7 |
| Number: | 13 |
| Pages: | 1-18 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | El análisis de grandes volúmenes de datos se está convirtiendo en un elemento clave para las organizaciones de cualquier sector debido al soporte que brinda en la toma de decisiones. El propósito de la siguiente investigación es aportar soluciones tecnológicas que permitan identificar el comportamiento o generar patrones en torno a datos climatológicos, como la precipitación registrada por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) en los estados de Chiapas, Oaxaca, Tabasco y Veracruz, contrastada con el nivel del gasto de los principales ríos de dichos estados. Para este estudio se utilizó la herramienta computacional de minería de datos Watson Analytics, la cual se caracteriza por realizar de forma automática la modelización de los datos y mostrar los hechos más relevantes, así como los patrones y relaciones que subyacen en ellos. En cuanto a la metodología de minería de datos empleada, se utilizó la metodología CRISP-DM propuesta por Chapman et al. (2000), debido a las características de esta investigación. La extracción de comportamiento y patrones de datos climatológicos proporcionaron información relevante para que organizaciones como el Servicio Meteorológico Nacional pueda tomar medidas y formular estrategias de prevención ante cualquier eventualidad ocasionada por el clima |
| English abstract | The analysis of large volumes of data is becoming a key element for organizations in any sector, due to the support it provides in decision making. The purpose of the following research is to provide technological solutions of data mining (DM) that allow identifying the behavior or patterns presented by climatological data, such as precipitation, recorded by the National Meteorological Service (SMN) in the states of Chiapas. , Oaxaca, Tabasco and Veracruz, contrasted with the level of expenditure of the main rivers of these states. For the present investigation, the Watson Analytics data mining tool was used, which is characterized by the automatic modeling of the data, showing the most relevant facts, as well as the patterns and relationships that underlie them. Regarding the data mining methodology used, the one proposed by NCR, AG, SPSS, OHRA, Teradata and Daimer-Chrysler was used. CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), due to the characteristics presented by the research was exploratory. The extraction of behavior and weather data patterns provide relevant information so that organizations such as the National Meteorological Service (SMN) can take measures and formulate prevention strategies in the face of any event caused by the weather |
| Portuguese abstract | A análise de grandes volumes de dados está se tornando um elemento chave para as organizações em qualquer setor devido ao suporte que ele fornece na tomada de decisões. O objetivo da pesquisa a seguir é fornecer soluções tecnológicas para identificar o comportamento ou gerar padrões em torno de dados climatológicos, como chuvas registradas pelo Serviço Meteorológico Nacional (SMN) nos estados de Chiapas, Oaxaca, Tabasco e Veracruz, em contraste com o nível de gastos dos principais rios dos referidos estados. A ferramenta de mineração de dados Watson Analytics foi utilizada para este estudo, que se caracteriza pela realização automática de modelagem de dados e mostra os fatos mais relevantes, bem como os padrões e relacionamentos que os fundamentam. Quanto à metodologia de mineração de dados utilizada, foi utilizado o proposto por NCR, AG, SPSS, OHRA, Teradata e Daimer-Chrysler. O CRISP-DM, devido às características apresentadas pela pesquisa, foi exploratório. A extração de padrões de comportamento e dados meteorológicos forneceu informações relevantes para organizações como o Serviço Meteorológico Nacional para tomar medidas e formular estratégias de prevenção em face de qualquer eventualidade causada pelo clima |
| Disciplines: | Ciencias de la computación, Geociencias |
| Keyword: | Procesamiento de datos, Ciencias de la atmósfera, Datos climáticos, Big data, Patrones de comportamiento, Minería de datos |
| Keyword: | Data processing, Atmospheric sciences, Climate data, Big data, Behavior patterns, Data mining |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) |
