ICPM 2021 · 2023
Metodología CRISP-DM en la gestión de proyecto de Data Mining. Caso enfermedades dermatológicas
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Resumen
Hoy en día todas las organizaciones y/o empresas almacenan una gran cantidad de información, que ha llegado a exceder la habilidad del personal para analizar, resumir e interpretar los datos, dando lugar a la técnica Data mining, con objeto de predecir de forma automatizada tendencias y comportamientos de modelos. El caso se realiza en una clínica dermatológica en el estado de Hidalgo, México, la cual busca determinar a partir de datos históricos el comportamiento de las enfermedades dermatológicas en los próximos años, indicando el lugar donde se presentan el mayor número de casos, edad y sexo. Los datos con los que se integra la gestión del proyecto abarcan los años 2013-2020, lugar de residencia de los pacientes, padecimientos por entidad y municipio. Así, el propósito del presente caso es aplicar la metodología de gestión de proyectos CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), la cual proporciona una idea clara de la estructura el ciclo de vida del proyecto de data mining en seis fases, que interactúan entre ellas de forma iterativa durante el desarrollo del proyecto: análisis del problema, análisis de datos, preparación de datos, modelado, evaluación y seguimiento, a fin de planificar, dirigir y dar seguimiento al proyecto. Los resultados permiten identificar las enfermedades dermatológicas con mayor incidencia en los próximos años (2021-2025) por diagnóstico, edad, sexo.