Resumen

Hoy por hoy existen diseminadas varias definiciones erróneas acerca de análisis de datos exploratorios (ADE). Una de tales definiciones afirma que ADE es opuesto a la modelación estadística. De hecho, en ADE no se trata de obviar modelaciones y pre-concepciones, al contrario se trata de hacer análisis usando no únicamente pre-concepciones fuertes, lo que en sí hace legítimo el uso de modelación en ADE con otras metodologías, tales como la extracción de datos y el remuestreo. Por tanto, las definiciones convencionales de ADE no dan cuenta de su estado actual. En este artículo, ADE se presenta en el contexto de la extracción de datos y el remuestreo haciendo énfasis en tres objetivos: detección de conglomerados, selección de variables, y reconocimiento de patrones. Las técnicas de clasificación en dos pasos, árboles de clasificación, y redes neuronales sirven como ejemplos para lograr los objetivos delineados.

Palabras clave: Análisis de datos exploratorios extracción de datos remuestreo validación cruzada visualización de datos clasificación árboles de clasificación redes neuronales.

2011-05-09   |   723 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 3 Núm.1. Enero-Junio 2010 Pags. 9-22 Int Jou Psy Res 2010; 3(1)