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1 HelpAndManual_unregistered_evaluation_copy Plugin ACP Guía de Usuario

2 HelpAndManual_unregistered_evaluation_copy Análisis en Componentes Principales plugin para Microsoft SQL Server 2005 por Predisoft Copyright Componente para generar un ACP en Microsoft Analysis Services. Este producto y sus componentes fueron creados en el Departamento de Investigación y Desarrollo de Predisoft Información de Contacto: (506) San José, Costa Rica Soporte en: Requisitos para la instalación: * - SQL SERVER 2005 RTM v o any Greater. * - Microsoft Visual Studio 2005 Version (SP ) o any Greater Microsoft Visual Studio 2005 Professional Edition - ENU Service Pack 1 (KB926601). * - Microsoft.NET Framework v o any Greater. * - SQL Server Analysis Services Designer v Respetamos todos los derechos de autor, de marcas y comerciales al mencionar los productos de Microsoft y programas de terceros sobre los que se integra esta tecnología.

3 HelpAndManual_unregistered_evaluation_copy Plugin ACP Guía de Usuario Todos los derechos reservados. Se prohibe la distribución parcial o total de este software o cualquiera de sus componentes en cualquier forma, grafica, electrónica o impresa sin el permiso escrito de Predisoft. Las marcas de productos que pertenecen a otra compañía y que son referidos en este documento son propiedad intelectual de sus respectivos fabricantes y se respetan todas las marcas y derechos comerciales sobre los mismos, solo se mencionan en este documento con fines ilustrativos y de documentación. Documento impreso el: Junio 2008 en Predisoft Research San José, Costa Rica. Agradecimientos especiales a: Equipo de Trabajo Coordinador del equipo Dr. Oldemar Rodríguez Matemático Dr. Oldemar Rodríguez Desarrolladores David Corrales Max Jiménez Departamento Investigación y Desarrollo Predisoft A todo el equipo de trabajo que contribuyo al desarrollo de este software.

4 HelpAndManual_unregistered_evaluation_copy Instalación del Plugin ACP El paquete de Software Incluye: - CD-ROM con el instalador del Plugin ACP para SQL Server Guía de instalación del Plugin ACP - Guía de usuario del Plugin ACP Para instalar el software en Windows Es recomendable cerrar todas las aplicaciones. Inserte el CD-ROM de instalación del Plugin ACP en su lector de CD-ROM. El asistente para la instalación debería cargarse automáticamente. Si el asistente para la instalación no se carga automáticamente, click en Inicio en la Barra de Tareas de Windows, y click en Ejecutar. Escriba X:\setup, donde X es la letra que corresponde a la unidad lectora de CD-ROM o DVD-ROM de su sistema, haga click en Aceptar para cargar el asistente. También puede ejecutar el Setup.exe desde su unidad de CD-ROM o DVD-ROM. Siga el asistente para la instalación del Plugin ACP. Nota: Es Importante consultar la guía de instalación previamente a la ejecución del instalador del Plugin ACP. Para desistalar el software en Windows click en Inicio en la Barra de Tareas de Windows y click en Panel de Control > Agregar o Quitar Programas, seleccione Predisoft Plugin ACP y de click en Quitar. Siga las instrucciones del asistente para remover o reparar la instalación.

5 Contenidos I Tabla de Contenidos 2 Parte I Introducción 1 Plugin ACP SQL Server Analysis Services... 2 Parte II Trabajando con Data Mining Creando un Proyecto de Analysis Services... 6 Definiendo un Data Source 14 Definiendo un... Data Source View Agregando Mining Structures al Proyecto Creando una nueva Mining Structure ACP Data Mining Technique Analysis Services Project Deployment ACP Data Mining Viewer Plano Principal 44 Circulo de... Correlación Gráfico Superpuesto 48 Indices de... Calidad Tabla de Datos I

6 Introducción Parte I

7 Introducción 1 Introducción 1.1 Plugin ACP 2 Predisoft ha creado sus propias implementaciones de técnicas de Minería de datos y las ofrece a manera de plugins para Microsoft SQL Server Analysis Services, este documento ofrece una guía para aplicar el Análisis en Componentes Principales (ACP) sobre tablas o vistas en una Base de Datos Relacional o estructuras de Minería de datos OLAP. El plugin ACP se compone de un algoritmo ACP (data mining technique) que realiza los cálculos matemáticos sobre los datos suministrados y de un visor para el ACP (data mining viewer) para mostrar los resultados del algoritmo del ACP, el visor ofrece una serie de gráficos en 2 y 3 dimensiones, estos gráficos son interactivos y sirven para interpretar los resultados obtenidos. Esta guía de usuario detalla en forma sencilla los pasos necesarios para aplicar el ACP a tablas o vistas en una Base de Datos Relacional, para ello se utilizaran como ejemplo tablas de datos creadas para tales efectos por Predisoft. 1.2 SQL Server Analysis Services Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) ofrece el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la funcionalidad de minería de datos para aplicaciones de inteligencia de negocios. Analysis Services soporta OLAP permitiendo al usuario diseñar, crear y gestionar estructuras multidimensionales que contienen los datos agregados de otras fuentes de datos, tales como bases de datos relacionales. Para aplicaciones de minería de datos, Analysis Services le permite diseñar, crear y visualizar los modelos de minería de datos que se construyen a partir de otras fuentes de datos mediante el uso de algoritmos de minería de datos. Para mayor información ingrese a la dirección

8 Trabajando con Data Mining Parte II

9 Trabajando con Data Mining 2 Trabajando con Data Mining 2.1 Creando un Proyecto de Analysis Services 4 Usted debe crear un nuevo proyecto de Analysis Services para utilizar los algoritmos de Minería de Datos de SQL Server 2005, para ello utilice Microsoft Visual Studio y haga un nuevo proyecto desde el menú Archivo, en tipos de proyecto seleccione Business Intelligence Projects y escoja la plantilla Analysis Services Project, tal y como se muestra en la imagen. New Analysis Services Project A continuación se muestra el Solution Explorer con el nuevo Proyecto de Analysis Services

10 5 Plugin ACP Guía de Usuario Analysis Services Project - Solution Explorer Existen 3 objetos básicos para aplicar modelos de Minería en SQL Server 2005: Data Sources: Con este objeto, se crea la conexión hacia nuestra fuente de datos en SQL Server Data Source Views: Permite seleccionar cuales serán las tablas de datos para el modelo de Minería a partir del Data Source creado previamente. Mining Structures: Una vez creado el Data Source View se procede a utilizar un Wizard (Asistente) para aplicar un modelo de Minería a los datos de las tablas. Nota: Un proyecto de Analysis Services puede tener configurados múltiples objetos de los tipos anteriores.

11 Trabajando con Data Mining Definiendo un Data Source El primer paso para aplicar un modelo de Minería es definir la conexión hacia la Base de Datos de Microsoft SQL Server, para ello de clic derecho en el objeto Data Sources del Proyecto de Analysis Services. Data Source - Solution Explorer De clic en la opción New Data Source... para crear una nueva conexión. Create a New Data Source Paso 1: Inmediatamente se muestra un Wizard que le orienta paso a paso en el proceso que define la conexión hacia la Base de Datos. De clic en siguiente para ir a siguiente paso.

12 7 Plugin ACP Guía de Usuario Data Source Wizard Paso 2: Definir la conexión a los datos, por defecto el asistente no selecciona la opción de crear un nuevo Data Source, para ello de clic en New, este proceso lo llevara al siguiente paso.

13 Trabajando con Data Mining 8 How to define the connection Paso 3: Usar el Connection Manager para seleccionar el Servidor y Base de Datos a usar en el modelo de Minería. Se usa un Provider como protocolo para establecer la conexión hacia la Base de Datos, por defecto se usa Native OLE DB\SQL Native Client, a continuación de la lista de Provider disponibles:

14 9 Plugin ACP Guía de Usuario Provider List Paso 4: Server name: se utiliza para escribir o seleccionar el servidor de Base de Datos, las credenciales para establecer la conexión pueden ser con una cuenta de usuario administrador de Windows o con autenticación de un usuario en Microsoft SQL Server. Database name: es el nombre de la base de datos de donde vamos a tomar las tablas para aplicarles un modelo de Minería.

15 Trabajando con Data Mining 10 Database selection Paso 5: Se selecciona la base de datos de la lista y luego clic en el botón para probar la conexión, si es efectiva se muestra un mensaje de confirmación en pantalla, se da clic en OK o en el botón de cerrar para terminar la prueba de conexión. Test connection Paso 6: Después de probar la conexión, damos clic en Ok para establecer los parámetros de conexión. Un nuevo paso se muestra en el Wizard.

16 11 Plugin ACP Guía de Usuario Data Source Connection Paso 7: En Data Connection properties se detallan los parámetros para la conexión. De clic en para ir al nuevo Paso del Wizard donde se establecen las políticas para conectarse a la Base de Datos. La primera opción especifica un usuario y password para la Base de Datos, la segunda permite conectarse al SQL Server con el service account, la siguiente usando las credenciales del usuario de Windows y la ultima Default utiliza las credenciales especificadas en las propiedades del Data Source.

17 Trabajando con Data Mining 12 Impersonation Information Paso 8: Seleccione la opción y de clic en el botón para ir al último paso del Wizard donde usted puede personalizar el nombre del Data Source. De clic en terminar de guardar los parámetros de conexión. para

18 13 Plugin ACP Guía de Usuario Data Source Name Al finalizar se tiene el objeto Data Source con la conexión hacia la Base de Datos. Data Source Nota: consulte la siguiente dirección para obtener una especificación de las propiedades del objeto Data Source.

19 Trabajando con Data Mining Definiendo un Data Source View Una vez que se define el Data Source, se seleccionan las tablas con los datos a los que se les va a aplicar el modelo de Minería con el objeto Data Source View. De clic en el folder Data Source Views. Data Source View - Solution Explorer Se debe dar clic derecho en Data Source Views para crear un nuevo Data Source View. Siga los pasos del asistente para configurar un nuevo Data Source View, Create a New Data Source View Paso 1: Iniciar el Asistente para crear un nuevo Data Source View desde tablas y vistas en una Base de Datos Relacional. De clic en el botón Siguiente para continuar.

20 15 Plugin ACP Guía de Usuario Data Source View Wizard Paso 2: Seleccionar la fuente de datos (Data Source) donde están las tablas o las vistas que se quieren usar. Se selecciona el Data Source previamente creado que apunta hacia la Base de Datos Master y que tiene las tablas que se quieren usar en el modelo de Minería. Clic en el botón Siguiente para continuar.

21 Trabajando con Data Mining 16 Select a Data Source Paso 3: Relaciones lógicas entre las tablas, se pueden especificar relaciones lógicas entre tablas, para el caso del ejemplo no se necesitan este tipo de relaciones, desmarque la opción y de clic en el botón siguiente.

22 17 Plugin ACP Guía de Usuario Logical relationships Paso 4: Seleccionar las tablas que van a estar disponibles en el Data Source View para luego aplicarles el método de Minería. Use el botón para agregar la tabla seleccionada el botón para agregar todo el conjunto de tablas disponibles en el Data Source al Data Source View.

23 Trabajando con Data Mining 18 Avalaible Tables for Data Source View Paso 5: Después de seleccionar las tablas que serán cargadas en el Data Source View de clic en el botón Siguiente.

24 19 Plugin ACP Guía de Usuario Included Tables Paso 6: Poner el nombre al Data Source View y finalizar el Asistente.

25 Trabajando con Data Mining 20 Data Source View Name El Solution Explorer del Proyecto de Analysis Services debe contener la lista de objetos creados hasta el momento, tal como se ilustra a continuación. Data Source View

26 Plugin ACP Guía de Usuario Agregando Mining Structures al Proyecto Para generar modelos de Minería de datos en Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS), se debe crear una estructura de Minería de datos, utilizando el Asistente en Business Intelligence Development Studio. La estructura de Minería de datos define el dominio de los datos desde el que se generan los modelos de Minería de datos. Las estructuras de Minería de datos se pueden basar en orígenes de datos relacionales o de procesamiento analítico en línea (OLAP). Las estructuras de Minería de datos relacionales describen los datos que están almacenados en sistemas de bases de datos relacionales. Las estructuras de Minería de datos OLAP se generan utilizando un cubo OLAP que existe en la misma base de datos que la estructura de Minería de datos. Nota: en se puede encontrar más información sobre Mining Structures en Microsoft SQL Server Creando una nueva Mining Structure Para crear una nueva Mining Structure de clic sobre el objeto Mining Structures del Proyecto de Analysis Services. Mining Structure - Solution Explorer Se debe dar clic derecho en Mining Structures para crear una nueva Estructura de Minería (Mining Structure). Siga los pasos del asistente para configurar una Mining Structure. New Mining Structure Iniciar el Asistente para crear una nueva Mining Structure y un nuevo Modelo de Minería para aplicar en tablas y vistas en una Base de Datos Relacional. De clic en el botón Siguiente para continuar.

27 Trabajando con Data Mining Mining Structure Wizard Seleccionar una técnica de data mining para usar en la nueva Mining Structure. Microsoft SQL Server Analysis Services incluye los siguientes tipos de algoritmos: Algoritmos de Clasificación Algoritmos de Regresión Algoritmos de Segmentación Algoritmos de Asociación Algoritmos de Análisis de Secuencia Nota: consulte para obtener información detallada sobre los tipos de algoritmos que provee Analysis Services y sobre como escoger el tipo correcto de algoritmo a usar. 22

28 23 Plugin ACP Guía de Usuario Select the Data Mining Technique Analysis Services se instala con una serie implementaciones de algoritmos de data mining, la lista de técnicas de Minería de datos default se observa a continuación:

29 Trabajando con Data Mining 24 Microsoft Data Mining Technique List ACP Data Mining Technique Paso 1: Para aplicar el ACP data mining technique utilice el asistente para seleccionar de la lista de algoritmos la opción Predisoft PCA, luego de clic en el botón Siguiente para continuar.

30 25 Plugin ACP Guía de Usuario Predisoft PCA data mining technique Nota: La descripción ofrece una breve explicación sobre la técnica de Minería de datos y una recomendación sobre su uso para explorar datos. Paso 2: Seleccionar un Data Source View con las tablas seleccionadas para aplicar el ACP. Si se tienen varios Data Source Views disponibles se selecciona el correcto. En el panel derecho se muestra la lista de Tablas disponibles en el Data Source View.

31 Trabajando con Data Mining 26 Select Data Source View La lista de tablas disponibles se puede explorar con el botón que lanza un visor que muestra las tablas o vistas asociadas al Data Source View. Cierre el explorador del Data Source View y de clic en el botón Siguiente para continuar.

32 27 Plugin ACP Guía de Usuario Browse Data Source View Paso 3: Seleccionar de la lista de tablas disponibles en el Data Source View, cual(es) se va(n) a usar en el análisis. Para el ejemplo se va a usar la tabla CABanks (Central America Banks) de tipo Case. Se selecciona una o varias tablas y se da clic en Siguiente para continuar.

33 Trabajando con Data Mining 28 Specify Table Types Paso 4: Especificar las columnas usadas para el Análisis, estas serán la entrada para que el algoritmo. En este ejemplo se van a usar todas las columnas de la tabla como Input a excepción de la llave primaria de la Tabla (Bank_Name), después de seleccionar las columnas de clic en Siguiente para continuar y mostrar la pagina para especificar el contenido de las columnas y los tipos de datos para el algoritmo. El botón muestra la ultima pagina del Wizard poniendo los valores default a los tipos de datos de las columnas. Siempre es recomendable verificar los tipos de datos con el paso 5.

34 29 Plugin ACP Guía de Usuario Specify the Training Data Paso 5: Especificar el contenido de las columnas y los tipos de datos para el algoritmo. La llave primaria de la tabla es de tipo Key, las variables pueden ser Discretas o Continuas, el botón detecta el tipo de variable en las columnas numéricas.

35 Trabajando con Data Mining Specify Column's Content and Data Type Paso 6: Poner un nombre a la Mining Structure y finalizar el asistente. 30

36 31 Plugin ACP Guía de Usuario Data Mining Structure with PCA Data Mining Technique Analysis Services Project Deployment Una vez creados los 3 objetos básicos del Proyecto de Analysis Services de procede a ejecutar el deployment, este proceso revisa errores en la definición de los objetos, revisa dependencias entre los objetos y procede a pasar los datos de las tablas o vistas de la base de datos relacional hacia el algoritmo de data mining que va a procesar esos datos y producir resultados. Cada algoritmo de data mining valida los datos suministrados, procesa la información y guarda en un caché los resultados para luego hacerlos visibles en los visores (viewer's) utilizados para la interpretación. Como ejecutar el Deployment de un proyecto de Analysis Services Paso 1: De clic en el botón guardar del proyecto de Analysis Services para guardar la definición de los objetos configurados con los Wizard de data mining.

37 Trabajando con Data Mining 32 Save Analysis Services Project Paso 2: Invocar al Deployment del Proyecto. Clic derecho sobre el proyecto en el Solution Explorer y luego clic en la opción Deploy.

38 33 Plugin ACP Guía de Usuario Analysis Services Project Deployment - Solution Explorer En el panel de resultados del deployment se observa el procesamiento de los datos y la ejecución del modelo de minería. Este indica si hay éxito en el procesamiento de los datos.

39 Trabajando con Data Mining Deployment completed successfully También se puede hacer el Deploy del proyecto, usando la barra de herramientas de Mining Structure usando la opción se procesa la mining structure y todos los modelos relacionados a la misma. Al procesar la mining structure se invoca el deployment del proyecto automáticamente. Execute deployment clic en el botón para construir y hacer el deployment muestra la siguiente ventana para correr el modelo. 34

40 35 Plugin ACP Guía de Usuario Process Mining Structure Clic en el botón para correr el modelo PCA con la estructura de datos.

41 Trabajando con Data Mining 36 Process succeeded Clic en el botón para cerrar la ventana de resultados del Procesamiento de la Mining Structure. El botón procesamiento inicial. vuelve a procesar la estructura sobreescribiendo el Para obtener una interpretación visual del algoritmo Predisoft PCA, revise el tema ACP Data Mining Viewer ACP Data Mining Viewer El Predisoft_PCA_Viewer, muestra los resultados de la aplicación del algoritmo Predisoft PCA sobre la estructura de data mining a la que se le quiere aplicar el Análisis en Componentes Principales. Para usar el Predisoft_PCA_Viewer, utilice la pestaña Mining Model Viewer en la vista diseño de la estructura procesada con Predisoft PCA. Data mining Structure tabs De Clic en la pestaña Mining Model Viewer para desplegar el visor que muestra los datos del ACP. Por defecto el visor Predisoft_PCA_Viewer despliega el gráfico del Plano Principal en 2D.

42 37 Plugin ACP Guía de Usuario PCA Principal Plane - Default Tab Hay 5 pestañas (Tabs) con diferentes opciones para interpretar los datos, cada una ofrece datos diferentes al usuario, los gráficos son interactivos por lo que se ofrece una barra de herramientas y controles para manipular los gráficos. Barra de Herramientas de los gráficos Graphic Tool Bar Opciones de la barra de Herramientas para los gráficos Asignación de Componentes Principales por Eje, esto permite ver que tan bien están representados los individuos. Por default las componentes principales se asignan en orden ascendente a cada eje, en el caso del Eje Z la asignación de una componente principal para ese eje solo se puede hacer cuando el gráfico se despliega en 3 Dimensiones.

43 Trabajando con Data Mining 38 Asignar una componente principal al Eje seleccionando la componente de la lista. Asignar una componente principal al Eje seleccionado la componente de la lista. Asignar una componente principal al Eje en 3D. solo se puede asignar cuando el gráfico esta Imprimir el gráfico se muestra una pantalla de configuración para la impresión. Guardar el gráfico en diferentes formatos de imagen como PNG, Bitmap, JPEG y GIF. Mostrar el gráfico en 2 o 3 Dimensiones en 3D por defecto esta en 2D. si esta activada la opción el gráfico se muestra Mostrar la pantalla Acerca del visor para el ACP, con información de la compañía Controles para manipular los gráficos Para hacer los gráficos interactivos al usuario, existen una serie de controles para manipular el gráfico tanto en 2D como en 3D. Control para girar y rotar el gráfico para hacer girar el gráfico en 3D, haga clic en la flecha que apunta a la dirección donde desea girar el gráfico. Para devolver el gráfico a la posición original haga clic en el botón del centro del control. Para usar el control en un gráfico en 2D, aumente el zoom del gráfico con el botón luego use las flechas de dirección o sostenga el clic derecho del mouse para desplazar la posición del gráfico hacia donde desee. Controles para hacer zoom en el gráfico aumentar zoom, restaurar zoom y disminuir zoom. También se puede hacer zoom sobre el gráfico con el botón del centro del mouse. Controles para cambiar la perspectiva del gráfico en 3D aumentar perspectiva, restaurar perspectiva y disminuir perspectiva. También puede cambiar la perspectiva manteniendo presionado el botón del centro del mouse y moviendo hacia adelante para aumentar la perspectiva o hacia atrás para disminuir la perspectiva. La perspectiva genera un efecto de profundidad en el gráfico en 3D. Tooltips en los gráficos Posicione el mouse sobre cada punto en el gráfico para mostrar la etiqueta, que identifica al punto. Es útil para identificar cada punto, principalmente en la vista 3D del gráfico.

44 39 Plugin ACP Guía de Usuario Inercia es un valor que se representa con un porcentaje, se busca que este valor sea lo suficientemente alto, debido a que es un indicador que permite determinar que tan bien representan los ejes del ACP a la tabla de datos de entrada. Menú contextual de los gráficos Haga clic derecho sobre el gráfico para desplegar un menú contextual, tal y como se muestra en la siguiente imagen. Save as... guarda el gráfico como una imagen. Print imprimir el gráfico. Show Labels opción para mostrar las etiquetas u ocultarlas en los gráficos en 2D. Impresión de un gráfico El control de ajuste para impresión de los gráficos muestra una serie de opciones para imprimir los gráficos del ACP. La siguiente imagen muestra la configuración para imprimir el gráfico.

45 Trabajando con Data Mining 40 Ajuste como se va a imprimir el gráfico haciendo clic en el menú File Page Setup tal como se muestra en la siguiente imagen: En las opciones de la pagina seleccione en orientación horizontal o vertical para alinear el gráfico a la página e imprimirlo correctamente.

46 Plugin ACP Guía de Usuario Plano Principal El Plano Principal es un gráfico que muestra como se representan los individuos o filas de la tabla en un conjunto de ejes determinado por las componentes principales. Dichas componentes principales fueron calculadas por el algoritmo Predisoft PCA para los datos de la tabla o vista de la base de datos relacional que se selecciona en la estructura de data mining. Plano Principal en 2 Dimensiones, gráfico que se muestra por defecto al iniciar el Predisoft_PCA_Viewer y cuando la opción esta desactivada. Los individuos que están mejor representados en el plano, tienen un color azul mas intenso, por el contrario lo individuos con un color que se degrada de azul a un blanco, no tienen buena representación en el plano y no vale la pena considerarlos. Principal Plane 2D Coeficientes de Calidad en el Plano Principal De clic sobre un punto en el plano principal para mostrar el coeficiente de calidad para ese punto. Los coeficientes de calidad se despliegan en una ventana con un gráfico que ilustra los coeficientes

47 Trabajando con Data Mining 42 de calidad para el individuo. Estas ventanas se pueden mantener abiertas para mostrar los coeficientes de calidad de múltiples individuos. Quality Coeficients Sample Plano Principal en 3 Dimensiones, este gráfico se despliega cuando la opción activa. esta

48 43 Plugin ACP Guía de Usuario Principal Plane 3D Ventajas del gráfico en 3D La principal ventaja del gráfico en 3D se manifiesta al girar o rotar el gráfico haciendo visible el nivel de representación en los 3 ejes. Este gráfico es útil para notar diferencias entre puntos que parecen estar situados en el mismo lugar pero en realidad presentan una ubicación muy diferente en el tercer eje; también permite ver puntos que aparecen ocultos en 2D, tal como se muestra en la siguiente imagen.

49 Trabajando con Data Mining 44 Principal Plane 3D - Rotation View Limitaciones del gráfico en 3D El gráfico en 3D es mas limitado en cuanto a la cantidad de información que se presenta al usuario, debido a que no cuenta con la degradación de color que permite ver cuales individuos están mejor representados en el plano. Tampoco se muestran las etiquetas de cada punto en el plano, para conocer la identidad del punto, ponga el mouse sobre el punto para desplegar la etiqueta del punto Circulo de Correlación El Círculo de Correlaciones es un gráfico que muestra como se relacionan las variables en un conjunto de ejes determinado por las componentes principales. Círculo de Correlaciones en 2D, muestra la inercia y como se relacionan las variables de la tabla de datos respecto a los ejes X y Y, por defecto las dos primeras componentes principales se asignan al eje X y Y respectivamente, para cambiar la asignación de componentes a los ejes solo debe

50 45 Plugin ACP Guía de Usuario seleccionar de la lista la componente deseada, al cambiar los valores se cambian automáticamente las etiquetas de los ejes y se gráfica la representación de las variables según las componentes seleccionadas. Los colores en los puntos permiten determinar el nivel de representación que tiene una variable, el color azul oscuro es la mejor representación, mientras que la degradación de color al blanco indica una pobre representación debido a que la variable se acerca al origen (punto 0). Correlations Circle 2D Mostrar los Ángulos en el Círculo de Correlación Esta esta disponible solamente para el gráfico en 2D, para ello se usan 2 puntos en el gráfico, haga clic sobre el primer punto luego haga clic sobre el otro punto con el que desea formar el ángulo y automáticamente se traza el ángulo y se despliega una etiqueta con información del mismo, respecto al ángulo se determina si las variables se correlacionan y de qué manera. La siguiente imagen muestra los ángulos para un par de puntos en el círculo de correlación:

51 Trabajando con Data Mining 46 Correlations Circle - Angle Círculo de Correlaciones en 3D, permite graficar las variables en base a la selección de componentes principales para los ejes X, Y y Z. Permite apreciar mejor las relaciones entre variables en un tercer eje Z mediante la rotación del gráfico. Los tooltips al apuntar con el mouse sobre un punto permiten al usuario identificar a cada variable. Al graficar en 3D los datos del Círculo de Correlaciones, se dibuja un cubo que contiene los datos del círculo para los 3 ejes.

52 47 Plugin ACP Guía de Usuario Correlations Circle Data - Cube 3D Gráfico Superpuesto El objetivo de este gráfico en 2D es sobreponer los gráficos de plano principal y el círculo de correlaciones para formar un gráfico que permite explicar conclusiones tomando información a partir de ambas representaciones. Las variables del círculo de correlación se muestran en color rojo con la figura de un rombo (las bien representadas en color rojo intenso y conforme las variables se acercan al punto 0 el rojo se degrada a un blanco indicando una mala representación). Por otro lado los individuos del plano principal de color azul oscuro son las mejor representados mientras que la degradación del azul al blanco indica una mala representación, los individuos se dibujan como esferas.

53 Trabajando con Data Mining 48 Overlay Chart Indices de Calidad Scree Chart o Codo de Jambú Este gráfico muestra como se distribuye la información de la tabla de entrada en las componentes principales, graficando las inercias. Sirve para determinar cuales componentes principales son las más importantes para hacer conclusiones válidas sobre los individuos y las variables de la tabla de entrada. Por defecto el gráfico se muestra de la siguiente manera: Scree Chart

54 49 Plugin ACP Guía de Usuario Clic en la opción para mostrar el gráfico del Codo de Jambú como un histograma. Tal como se ilustra en la siguiente imagen: Scree Chart - Histogram View Coeficientes de Calidad Este gráfico muestra que tan bien se representan los individuos en las componentes principales, cada componente tiene un color particular generado aleatoriamente de la paleta básica de colores, este gráfico complementa la información del codo de Jambú. Quality Coeficients Tabla de Datos Esta pestaña muestra la tabla de entrada para el visor de datos, muestra la información de los datos usados para generar los gráficos del ACP.

55 Trabajando con Data Mining 50 Data Row View Posicione el mouse sobre cualquiera de las tablas para desplegar una etiqueta con el total de registros en la tabla. Tal como se muestra en la siguiente imagen: Table Tooltip Detalle de las tablas que se muestran en Raw Data Tabla de Componentes Principales: usada para generar el gráfico del plano principal, se muestra para cada individuo las columnas PC (Componente Principal) asociadas al individuo. Tabla de Correlaciones: usada para generar el gráfico del círculo de correlaciones, se muestra por variable las columnas C (Correlaciones) asociadas a la variable.

56 51 Plugin ACP Guía de Usuario Tabla de Inercias: usada para generar el gráfico Scree Chart o codo de Jambú. Tabla de Calidad por Individuo: usada para generar el gráfico de Coeficientes de Calidad. Una marca sobre la columna Display indica que la fila en la tabla de datos se va a usar para generar el gráfico, es útil cuando se quieren mostrar solo ciertos individuos o variables en el gráfico. Display Column Clic derecho sobre cualquier tabla con la columna Display, muestra un menú contextual que permite marcar todas las filas o desmarcar todas las filas, es útil para desmarcar todas y luego seleccionar las filas que deseamos que aparezcan en el gráfico. Selection Menu Ejemplo de selección de variables en el Círculo de Correlaciones Primero seleccionar ciertas variables en la Tabla de Correlaciones, quitando la marca de las que no nos interesan.+ Filter Correlations Ir al Círculo de Correlación para ver los resultados, se nota la diferencia en el gráfico del Círculo de Correlación que grafica todas las variables por defecto, en este nuevo gráfico se muestran las variables que tienen la marca en la columna Display de la Tabla de Correlaciones.

57 Trabajando con Data Mining Correlations Circle - Filter Correlations 52

58 HelpAndManual_unregistered_evaluation_copy Plugin ACP Guía de Usuario 2008

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