Anexo 1: MATRIZ DE CONGRUENCIA. Objetivo. Problema. Problema. Objetivos. Hipótesis General. Teórico. General. Especifico. Específicos.

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2 Anexo 1: MATRIZ DE CONGRUENCIA Problema Problema Objetivo Objetivos Hipótesis Variables Hipótesis Variables Marco General Especifico General Específicos General Especificas Teórico En qué medida el diseño de un manual empleando Data Mining (Minería de Datos) permitirá predecir el potencial de desarrollo de las empresas en la zona oriental asociadas a la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel? 1. De qué manera la propuesta de reestructuración de base de datos en plataforma SQL Server 2008, servirá como requerimiento básico para el proceso de desarrollo del proyecto de Data Mining? 2. De qué manera la determinación del modelo de Data Mining mediante el cual se analizarán los datos, permitirá demostrar la predicción del potencial de desarrollo de las empresas que son Desarrollar un Manual empleando Data Mining (Minería de Datos) para predecir el Potencial de Desarrollo de las empresas en la zona oriental asociadas a la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel. Proponer una reestructuración de base de datos bajo la plataforma de SQL Server Determinar el modelo de Data Mining mediante el cual se analizarán los datos. Definir el software a utilizar para la ejecución de Data Mining. Elaborar el manual tomando en cuenta los criterios de estructuración de este. El diseño del manual empleando Data Mining (Minería de Datos) predecirá el potencial de desarrollo de las empresas en la zona oriental asociadas a la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel. VI: Diseño del manual empleando Data Mining (Minería de Datos) VD: Predicción del potencial de desarrollo de las empresas en la zona oriental asociadas a la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel. H1: La propuesta de reestructuración de base de datos en plataforma SQL Server 2008, servirá como requerimiento básico para el proceso de desarrollo del proyecto de Data Mining. H2: La determinación del modelo de Data Mining mediante el cual se analizarán los datos, permitirá demostrar la predicción del potencial de desarrollo de las empresas que son atendidas por CONAMYPE. VI: Proponer una reestructuración de base de datos en SQL Server VD: Requerimiento básico para el proceso de desarrollo de Data Mining. VI: Determinar el modelo de Data Mining para el análisis de los datos. VD: La predicción de desarrollo potencial de las empresas que son atendidas por CONAMYPE. Manuales Generalidades del Data Mining (Minería de Datos) Aplicaciones del Data Mining 171

3 atendidas por CONAMYPE? 3. De qué manera la definición del software a utilizar para la ejecución del Data Mining, permitirá desarrollar la herramienta informática de forma automatizada? 4. De qué manera la elaboración del manual empleando Data Mining tomando en cuenta los criterios de estructuración, será utilizado como guía para la ejecución del proyecto de Data Mining? H3: La definición del software a utilizar para la ejecución del Data Mining, permitirá desarrollar la herramienta informática de forma automatizada H4: La elaboración del manual empleando Data Mining tomando en cuenta los criterios de estructuración, será utilizando como guía para la ejecución del proyecto de Data Mining. VI: Definir el software a utilizar para la ejecución del Data Mining. VD: El desarrollo del proyecto del Data Mining de forma automatizada. VI: Elaborar el manual tomando en cuenta los criterios de estructuración. VD: Guía para la ejecución del proyecto de Data Mining. 172

4 Anexo 2: Instrumento de Investigación UNIVERSIDAD DE ORIENTE FACULTAD DE INGENIERIA Y ARQUITECTURA Cuestionario dirigido al personal técnico que labora en la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa (CONAMYPE) Objetivo: Determinar el conocimiento que tienen los técnicos sobre la utilización de la información que obtienen de las empresas a las cuales atienden. Definición de Data Mining (Minería de Datos): Es una tecnología informática que ayuda a la organizaciones a encontrar información que no es visible de forma directa como por ejemplo: patrones de comportamiento, predicciones, etc., que permitan tomar mejores decisiones. Indicación: Marque con una X las casillas que expresen su respuesta a las preguntas. 1. Tiene conocimiento de lo que es Data Mining (Minería de Datos)? Sí No Por qué? 2. Ha utilizado alguna herramienta automatizada para el tratamiento de los datos recopilados de las empresas atendidas? Sí No Por qué? 173

5 3. Si su respuesta fue si Cuál es la herramienta informática que utiliza para acceder a los datos? Hojas de Cálculo Gestores de Bases de Datos Sistemas Automatizados Otros 4. Existe algún procedimiento estándar para el tratamiento de los datos? Sí No Por qué? 5. Considera que el tratamiento que reciben los datos es idóneo para poder predecir el potencial de desarrollo de las empresas atendidas? Sí No Por qué? 6. Considera usted que la institución necesita conocer aspectos claves que determinen el fortalecimiento de las empresas atendidas, antes de la finalización de los programas de intervención? Sí No Por qué? 7. Considera usted que las empresas que son atendidas actualmente por la institución alcanzan un desarrollo potencial favorable a estas? Sí No Por qué? 174

6 8. Considera que la elaboración de un manual le serviría como guía para la aplicación de técnicas en el análisis de la información de las empresas, generando así, datos útiles y oportunos que ayuden a la institución? Sí No Por qué? 9. Considera que es importante la implementación de una tecnología informática en CONAMYPE? Sí No Por qué? GRACIAS POR SU COLABORACION 175

7 ENTREVISTA A REALIZAR AL COORDINADOR DE LA COMISION NACIONAL DE LA MICRO Y PEQUEÑA EMPRESA CENTRO REGIONAL-SAN MIGUEL. OBJETIVO: Obtener información necesaria que sirva de base para el diseño de un manual empleando Data Mining para predecir el potencial de desarrollo de las empresas atendidas por la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel. Fecha: Hora inicio: Nombre del entrevistado: Cargo: Tiempo de Entrevista: Hora final: Ing. Max Campos Villalta Coordinador Centro Regional-San Miguel PREGUNTAS 1. Quiénes son CONAMYPE? 2. Cuáles son las funciones principales que realiza la institución? 3. Cuáles son los objetivos a largo plazo que posee la institución? 176

8 4. Existe algún plan estratégico en la institución para seleccionar las empresas que requieren de asistencia técnica? 5. Aproximadamente, cuál es la cantidad de empresas que están atendiendo en la zona oriental? 6. Qué requisitos necesitan las empresas para tener acceso a sus servicios? 7. Qué beneficio se les otorga a las empresas que son atendidas por CONAMYPE? 8. Existen estrategias para buscar nuevos servicios a las empresas que ya son atendidas? 177

9 9. Qué procedimiento utilizan para la recolección de los datos de cada una de estas empresas? 10. Qué método utilizan para almacenar la información adquirida de las empresas atendidas por la institución? 11. Qué personal manipula la información ya almacenada? 12. Qué patrones utilizan para tomar estrategias de desarrollo para las empresas asociada a CONAMYPE? 13. Cómo sabe cuando una empresa ha obtenido un potencial de desarrollo? 178

10 14. Cómo cree usted que evolucionarán los servicios que ofrece la institución con la aplicación del manual? GRACIAS POR SU COLABORACION 179

11 Anexo 3: Determinación de Variables e Indicadores Determinación de Variables por Objetivo Variable Independiente Variable Dependiente X: Diseño de un Manual empleando Data Mining (Minería de Datos). Y: Predecir el potencial de desarrollo de las empresas en la zona oriental asociadas a la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel. X1: Proponer una reestructuración de la base de datos en SQL Server Y1: Fortalecimiento al proceso de desarrollo del Data Mining. X2: Determinar el modelo de Data Mining para el análisis de los datos. Y2: La predicción del potencial de desarrollo de las empresas atendidas por CONAMYPE. X3: Definir el Software a utilizar para la ejecución del Data Mining. Y3: Demostrar la predicción del potencial de desarrollo de las empresas que son atendidas por CONAMYPE. X4: Elaborar el manual tomando en cuenta los criterios de estructuración. Y4: Ejecución del proyecto de Data Mining. 180

12 Determinación de Indicadores por Variable Variables Indicadores X: Diseño de un Manual empleando Data Mining (Minería de Datos). Y: Predecir el potencial de desarrollo de las empresas en la zona oriental asociadas a la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel. Herramientas de Análisis Manuales Data Mining Bases de Datos Potencial de Desarrollo Predicción de Datos X1: Proponer una reestructuración de la base de datos en SQL Server Y1: Fortalecimiento al proceso de desarrollo del Data Mining. Ordenar Información Bases de Datos SQL Server 2008 X2: Determinar el modelo de Data Mining para el análisis de los datos. Y2: La predicción del potencial de desarrollo de las empresas atendidas por CONAMYPE. Herramientas de Análisis Técnica de Data Mining Predicción de Datos 181

13 X3: Definir el Software a utilizar para la ejecución del Data Mining. Y3: El desarrollo del proyecto de Data Mining de forma automatizada. Data Mining Predicción de Datos Datos Automatizados X4: Elaborar el manual tomando en cuenta los criterios de estructuración. Estructura de Manual Criterios de Estructuración Y4: Ejecución del proyecto de Data Mining. 182

14 Glosario de Términos A Algoritmo: es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permiten realizar una actividad mediante pasos sucesivos que no generan dudas a quien debe realizar dicha actividad. Analysis Services: es la creación de soluciones sofisticadas de procesamiento analítico en línea y minería de datos. Árbol de Decisión: técnica que permite analizar decisiones secuenciales basadas en el uso de resultados y probabilidades asociadas. Asistencia Técnica: es el servicio que consiste en la prescripción, demostración y enseñanza del uso de nuevas tecnologías. Atributo (Informática): es una especificación que define una propiedad de un objeto, elemento o archivo. B Base de Datos: es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. C CONAMYPE: Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa. Coordinador de Centro: entidad encargado de planear, ejecutar y controlar todas las actividades que se realizan en el interior de una empresa o institución. 183

15 D Data Mining: en español Minería de Datos, consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dato: es la expresión general que describe características de las entidades sobre las cuales opera un algoritmo. Por si solo no tiene ninguna información lógica. DMX: Expresión de Minería de Datos. E Empresa: es una organización o institución dedicada a actividades o persecución de fines económicos o comerciales. Estrategia de Desarrollo: métodos por los cuales se logra alcanzar un desarrollo potencial. Estructura de Minería: define los datos a partir de los cuales se generan los modelos de minería de datos, especifica la vista de origen de datos, el número y el tipo de columnas, y una partición opcional de conjuntos de entrenamiento de pruebas. H Herramienta (Informática): subprograma o módulo encargado de funciones específicas y afines entre sí para realizar una tarea. 184

16 I Información: es un conjunto organizado de datos procesados, que constituyen un mensaje que cambia el estado de conocimiento del sujeto o sistema que recibe dicho mensaje. Institución Gubernamental: institución pública que depende de la jerarquía del Gobierno. Inteligencia de Negocios: es el conjunto de productos y servicios que permiten a los usuarios finales accesar y analizar de manera rápida y sencilla la información para la toma de decisiones de negocio a nivel operativo, táctico y estratégico. Investigación Descriptiva: describe los datos detalladamente teniendo un impacto en los lectores. K KDD: en inglés Knowledge Discovery from Data Base, en español Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos ; es la extracción del conocimiento útil, valido, relevante y nuevo sobre una determinada actividad mediante algoritmos, en grandes volúmenes de datos. M Manual: cuerpo sistemático que contiene diversas descripciones de actividades, procedimientos y otros por los cuales estos son cumplidos. Micro Empresa: entidad económica con personería natural o jurídica que puede acceder hasta 10 elementos como empleados. Microsoft: empresa multinacional de origen estadounidense dedicada a todas las áreas de la informática. 185

17 Ministerio de Economía: institución gubernamental encargada de promover el desarrollo económico y social mediante el incremento de la producción, la productividad y la racional utilización de los recursos. Enlace a CONAMYPE. Modelado: es el acto de construir un modelo en una situación donde usted conoce la respuesta y luego la aplica en otra situación de la cual desconoce la respuesta. N Negocio: es una actividad, sistema, método o forma de obtener dinero, a cambio de ofrecer bienes o servicios a otras personas. O Offline: en español Desconectado, se refiere al estado en que una computadora no se encuentra conectada a internet o a una red en general en ese preciso momento. Online: en español En Línea, se utiliza en el ámbito de la informática para indicar que algo está conectado o alguien que está haciendo uso de una red. Origen de los Datos: es el que proporciona acceso a los datos de la base de datos o del archivo proveedor de la conexión. P Pequeña Empresa: el propietario no necesariamente trabaja en la empresa, en número de trabajadores no excede de 50 personas. Potencial de Desarrollo: volumen de producción que se puede llegar alcanzar si se aprovechan al máximo la capacidad y los recursos disponibles. 186

18 Predicción: Hecho real o abstracto que sucederá en un futuro. Predicciones Binarias: son atributos de entrada y salida que reciben los árboles de decisión. Programa de Intervención: capacitaciones, asesorías o asistencias técnicas que una empresa o institución ofrece a otros. R Reporting Services: plataforma de reportes basadas en servidores. S Sector Productivo: distintas ramas o divisiones de la actividad económica, atendiendo el tipo de proceso que se desarrolla. SQL Server Developer 2008: sistema para la gestión de base de datos producido por Microsoft basado en el modelo relacional, incluye los tipos de servidores: Analysis Services, Reporting Services, Integration Services, Database Engine. Software: equipamiento lógico o soporte lógico de una computadora digital; comprende el conjunto de componentes lógicos necesarios que hacen posible la realización de tareas específicas. T Técnico: persona encargada de la organización de los programas de intervención así como de recolectar información necesaria a la institución. Tecnología: conjunto de conocimientos técnicos, ordenados científicamente, que permiten diseñar y crear bienes y servicios que facilitan la adaptación al medio 187

19 ambiente y satisfacer tanto las necesidades esenciales como los deseos de las personas. Toma de Decisión: proceso mediante el cual se realiza una elección entre las alternativas o formas para resolver diferentes situaciones. V Visual Studio 2008: entorno de desarrollo integrado para crear aplicaciones, sitios, aplicaciones web y otros. Vista de Origen de Datos: contiene el modelo lógico del esquema que utilizan los objetos de las bases de datos de Analysis Services. 188

20 Bibliografía Jaime MacLennan, ZhaoHui Tang, Bogdan Crivat. Data Mining with Microsoft SQL Server 2008, Wiley Publishing. Inc, Estados Unidos, Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining, Concepts and Techniques, Second Edition Morgan Kauifman Publishers, Estados Unidos, Kevin S.Goff, Davide Mauri, Sahil Malik, John Welch, Smart Business Intelligence Solutions with Microsoft SQL Server 2008, Microsoft Press, Estados Unidos, Claudio Palma, Wilfredo Palma, Ricardo Pérez, Data Mining. El arte de anticipar, 10 casos reales, RIL Editores, Santiago de Chile, Josep Alet, MarketingEficaz.com, Ediciones Gestión 2000, S.A, Barcelona, Metodología para el Desarrollo de Proyectos en Minería de Datos CRISP- DM, EPB 603 Sistemas de Conocimiento, Documento basado en la Tesis Metodología para la Definición de Requisitos en Proyectos de Data Mining (ER-DM) de José Alberto Gallardo Arancibia. Luis Garrido, José Ignacio Latorre, Universidad de Barcelona, Aplicaciones Empresariales de Data Mining,

21 Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, Third Edition by Two Crows Corporation. Aplicación de árboles de decisión en modelos de riesgo crediticio, Paola Andrea Cardona Hernández. Minería de Datos aplicada a la encuesta permanente de hogares, Luis Alfonso Cutro. La metodología del Data Mining. Una aplicación al consumo de alcohol en adolescentes, Elen Gervilla García, Rafael Jiménez López, Juan José Montaño, Albert Sesé Abad, Berta Cajal Blasco, Alfonso Palmer Pol. Data Mining y el Descubrimiento del Conocimiento, Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú. 190

22 Autorización de Impresión 191

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La definición del software a utilizar para la ejecución de Data Mining, permitirá desarrollar la herramienta informática de forma automatizada. 3.1 Sistema de Hipótesis 3.1.1 Hipótesis General El diseño del manual empleando Data Mining (Minería de Datos) predecirá el potencial de desarrollo de las empresas en la zona oriental asociadas a la Comisión

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