Las organizaciones han usado estrategias, como la inteligencia de negocio, para tomar mejores decisiones a partir de los datos. Actualmente, en la era de los datos, nuestros clientes son más inteligentes, están más informados y ya no son tan leales con nuestra marca. Esperan experiencias inolvidables y profundamente personalizadas en cada una de las interacciones con nuestra organización. Como resultado, las organizaciones están obligadas a transformar sus estrategias para conocer mejor las necesidades y preferencias de sus clientes, basándose en una enorme cantidad de datos.
This special issue reflects the impact of neutrosophic theory in Latin America, especially after creating the Latin American Association of Neutrosophic Sciences. Among the areas of publication most addressed in the region are found in the interrelation of social sciences and neutrosophy, presenting outstanding results in these research areas. The main objective of this special issue is to divulge the impact publication related to the Neutrosophic theory and explore new areas of research and application in the region. The SI reflects the influence of the neutrosophic publications in Latin America by opening new research areas mainly related to Neutrosophic Statistics, Plithogeny, and NeutroAlgebra. Furthermore, it is worth mentioning the incorporation of authors from new countries in the region, such as Paraguay, Uruguay, and Panama, to have authors in total from 15 countries, 12 of them from the Latin American region.
Dentro de las técnicas de segmentación de mercados se distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante) y técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante). Las técnicas predictivas de segmentación especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de minería de datos antes de aceptarlo como válido. En algunos casos, el modelo se obtiene como mezcla del conocimiento obtenido antes y después de la segmentación y también debe contrastarse antes de aceptarse como válido. Por ejemplo, las redes neuronales permiten descubrir modelos complejos y afinarlos a medida que progresa la exploración de los datos. Gracias a su capacidad de aprendizaje, permiten descubrir relaciones complejas entre variables sin ninguna intervención externa. Podemos incluir entre estas técnicas todas las técnicas de segmentación en las que subyace un modelo (modelos de elección discreta, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, análisis conjunto, etc.) Estas técnicas también se denominan técnicas de clasificación ya que permiten extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato en una de las clases.En las técnicas descriptivas no se asigna ningún papel predeterminado a las variables. No se supone la existencia de variables dependientes ni independientes y tampoco se supone la existencia de un modelo previo para los datos. Los modelos se crean automáticamente partiendo del reconocimiento de patrones. En este grupo se incluyen las técnicas de clustering y las técnicas de reducción de la dimensión (escalamiento multidimensonal, correspondencias, etc.) En este libro se tratan las técnicas predictivas y descriptivas que suelen implementarse en herramientas de Minería de Datos, presentndo ejemplos prácticos totalmente resueltos.
This book presents the proceedings of the Conference on Computer Science, Electronics and Industrial Engineering (CSEI 2020), held in Ambato in October 2020, with participants from 15 countries and guest speakers from Chile, Colombia, France, Japan, Spain, Portugal, and USA. It discusses topics such as the use of metaheuristic for non-deterministic problem solutions, software architectures for supporting e-government initiatives, and the use of electronics in e-learning and industrial environments. It also includes contributions illustrating how new approaches on these converging research areas are impacting the development of human societies around the world into Society 5.0. As such, it is a valuable resource for scholars and practitioners alike.
Collecting, analyzing, and extracting valuable information from a large amount of data requires easily accessible, robust, computational and analytical tools. Data Mining and Business Analytics with R utilizes the open source software R for the analysis, exploration, and simplification of large high-dimensional data sets. As a result, readers are provided with the needed guidance to model and interpret complicated data and become adept at building powerful models for prediction and classification. Highlighting both underlying concepts and practical computational skills, Data Mining and Business Analytics with R begins with coverage of standard linear regression and the importance of parsimony in statistical modeling. The book includes important topics such as penalty-based variable selection (LASSO); logistic regression; regression and classification trees; clustering; principal components and partial least squares; and the analysis of text and network data. In addition, the book presents: A thorough discussion and extensive demonstration of the theory behind the most useful data mining tools Illustrations of how to use the outlined concepts in real-world situations Readily available additional data sets and related R code allowing readers to apply their own analyses to the discussed materials Numerous exercises to help readers with computing skills and deepen their understanding of the material Data Mining and Business Analytics with R is an excellent graduate-level textbook for courses on data mining and business analytics. The book is also a valuable reference for practitioners who collect and analyze data in the fields of finance, operations management, marketing, and the information sciences.
This book constitutes revised selected papers from the 24th Argentine Congress on Computer Science, CACIC 2018, held in Tandil, Argentina, in October 2018. The 26 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 155 submissions. They were organized in topical sections named: Agents and Systems; Distributed and Parallel Processing; Technology Applied to Education; Graphic Computation, Images and Visualization; Software Engineering; Databases and Data Mining; Hardware Architectures, Networks, and Operating Systems; Innovation in Software Systems; Signal Processing and Real-Time Systems; Computer Security; Innovation in Computer Science Education; and Digital Governance and Smart Cities.
La clasificación de las técnicas de segmentación de mercados distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante) y técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante). Las técnicas predictivas de segmentación especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de minería de datos antes de aceptarlo como válido. En algunos casos, el modelo se obtiene como mezcla del conocimiento obtenido antes y después de la segmentación y también debe contrastarse antes de aceptarse como válido. Por ejemplo, las redes neuronales permiten descubrir modelos complejos y afinarlos a medida que progresa la exploración de los datos. Gracias a su capacidad de aprendizaje, permiten descubrir relaciones complejas entre variables sin ninguna intervención externa. Podemos incluir entre estas técnicas todas las técnicas de segmentación en las que subyace un modelo (modelos de elección discreta, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, análisis conjunto, etc.) Estas técnicas también se denominan técnicas de clasificación ya que permiten extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato en una de las clases.En las técnicas descriptivas no se asigna ningún papel predeterminado a las variables. No se supone la existencia de variables dependientes ni independientes y tampoco se supone la existencia de un modelo previo para los datos. Los modelos se crean automáticamente partiendo del reconocimiento de patrones. En este grupo se incluyen las técnicas de clustering y las técnicas de reducción de la dimensión (escalamiento multidimensonal, correspondencias, etc.) En este libro se tratan las técnicas de segmentación de mercados basadas en redes neuronales, análisis clúster y Minería de Datos
This book is a compendium of the proceedings of the International Conference on Big Data and Cloud Computing. It includes recent advances in the areas of big data analytics, cloud computing, internet of nano things, cloud security, data analytics in the cloud, smart cities and grids, etc. This volume primarily focuses on the application of the knowledge that promotes ideas for solving the problems of the society through cutting-edge technologies. The articles featured in this proceeding provide novel ideas that contribute to the growth of world class research and development. The contents of this volume will be of interest to researchers and professionals alike.
Presentación -- Introducción / Diego Jiménez-Badillo -- Arqueología cuantitativa : más allá de una simple técnica / Joan Antón Barceló -- La arqueología y las máquinas para pensar / Joan Antón Barceló y Florencia del Castillo -- El papel de la simulación en la arqueología actual / Xavier Rubio-Campillo -- El análisis de imágenes multiespectrales para el estudio de mapas históricos : el ejemplo del mapa del mundo de Henricus Martellus conservado en Yale / Chet Van Duzer -- Tecnología digital aplicada al registro de los contextos arqueológicos localizados por el Proyecto Templo Mayor / Michelle De Anda Rogel, Diego Matadamas, Fernando Carrizosa -- Érika Lucero Robles Cortés e Israel Elizalde Mendez -- Aspectos metodológicos para el estudio de un petroglifo descontextualizado combinando métodos etnográficos y virtuales / Benito Vilas-Estévez, Alia Vázquez-Martínez y Miguel Carrero-Pazos -- Generación de datos 3D con sistemas ópticos de medición de corto alcance / Vera Moitinho de Almeida y Dirk Rieke-Zapp -- Clasificación automática de fragmentos de vasijas arqueológicas mediante el modelo Bolsa de Palabras / Diego Jiménez-Badillo y Edgar Román-Rangel -- Análisis estadísticos para determinar el grado de estandarización y las unidades de medida en la producción cerámica / Miguel Busto-Zapico -- Aplicación de agrupamiento espectral para analizar una colección de máscaras arqueológicas / Diego Jiménez-Badillo y Salvador Ruiz-Correa -- MAAYA : multimedia methods to support Maya epigraphic analysis / Daniel Gatica-Perez, Gulcan Can, Rui Hu, Stephane Marchand-Maillet, Jean-Marc Odobez, Carlos Pallan Gayol y Edgar Roman-Rangel -- El análisis espacial en arqueología : avanzar hacia nuevos territorios / Philip Verhagen -- Cruzando fronteras en humanidades digitales : análisis geográfico de textos de interés histórico y arqueológico con sistemas de información geográfica / Patricia Murrieta-Flores e Ian Gregory -- Una división esquemática de estrategias de aprendizaje relevantes para el patrimonio cultural basadas en juegos digitales / Erik Champion -- Museología virtual : interactividad y experimentación en la exposición / Viviana Barneche Naya y Luis Antonio Hernández Ibáñez -- Criterios para el diseño de instalaciones museísticas basadas en interfaces naturales / Luis Antonio Hernández Ibáñez y Viviana Barneche Naya -- Exploración del patrimonio cultural a través de interfaces tangibles en la red / Javier Pereda -- Goce y conocimiento : el Códice de Dresde en un soporte digital / Juan Carlos Jiménez Abarca -- Sobre los autores
This book constitutes the revised selected papers of the 9th International Conference on Cloud Computing, Big Data & Emerging Topics, JCC-BD&ET 2021, held in La Plata, Argentina*, in June 2021. The 12 full papers and 2 short papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 37 submissions. The papers are organized in topical sections on parallel and distributed computing; machine and deep learning; big data; web and mobile computing; visualization.. *The conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic.
