La definición del software a utilizar para la ejecución de Data Mining, permitirá desarrollar la herramienta informática de forma automatizada.

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2 3.1 Sistema de Hipótesis 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 Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel Hipótesis Específicas Hipótesis Específica 1 La propuesta de la reestructuración de la base de datos en plataforma SQL Server 2008, fortalecerá el proceso de desarrollo del proyecto de Data Mining. Hipótesis Específica 2 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. Hipótesis Específica 3 La definición del software a utilizar para la ejecución de Data Mining, permitirá desarrollar la herramienta informática de forma automatizada. Hipótesis Específica 4 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. 32

3 3.1.3 Hipótesis General Nula El diseño del manual empleando Data Mining (Minería de Datos) no 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 Hipótesis Específicas Nula Hipótesis Específica Nula 1 La propuesta de la reestructuración de la base de datos en plataforma SQL Server 2008, no fortalecerá el proceso de desarrollo del proyecto de Data Mining. Hipótesis Específica Nula 2 La determinación del modelo de Data Mining mediante el cual se analizarán los datos, no permitirá demostrar la predicción del potencial de desarrollo de las empresas que son atendidas por CONAMYPE. Hipótesis Específica Nula 3 La definición del software a utilizar para la ejecución de Data Mining, no permitirá desarrollar la herramienta informática de forma automatizada. Hipótesis Específica 4 La elaboración del manual empleando Data Mining tomando en cuenta los criterios de estructuración, no será utilizado como guía para la ejecución del proyecto de Data Mining. 33

4 3.2 Operacionalización de Variables Hipótesis General Variables Conceptualización El diseño del manual empleando Variable Independiente Es el diseño de un documento Data Mining (Minería de Datos) Diseño de un Manual empleando donde se describe 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. Data Mining (Minería de Datos) detalladamente las etapas en las que se ejecuta el Data Mining para la obtención de información útil mediante las bases de datos. Variable Dependiente Predecir el potencial de desarrollo Es un proceso que se realiza mediante la ejecución del Data de las empresas en la zona oriental Mining, llevándolo paso a asociadas a la Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa Regional San Miguel paso. 34

5 Hipótesis Específica 1 Variables Conceptualización Variable Independiente La propuesta de la Es una propuesta de diseño y reestructuración de la base de Proponer una reestructuración de la creación de la base de datos datos en plataforma SQL base de datos en SQL Server en plataforma SQL Server Server 2008, fortalecerá el proceso de desarrollo del proyecto de Data Mining. Variable Dependiente La base de datos en Fortalecimiento al proceso de plataforma SQL Server es un desarrollo del Data Mining. requerimiento que solicita la ejecución de un proyecto de Data Mining. 35

6 Hipótesis Específica 2 Variables Conceptualización La determinación del modelo de Data Mining mediante el cual se analizarán los datos, Variable Independiente Determinar el modelo de Data Mining para el análisis de los Es la elección del modelo o técnica que posee el Data Mining referente a la predicción. permitirá demostrar la datos. predicción del potencial de desarrollo de las empresas que son atendidas por Variable Dependiente Es conocer los aspectos claves CONAMYPE. La predicción del potencial de del fortalecimiento de las micro desarrollo de las empresas y pequeñas empresas que son atendidas por CONAMYPE. atendidas por la institución.

7 Hipótesis Específica 3 Variables Conceptualización La definición del software a utilizar para la ejecución de Variable Independiente Definir el Software a utilizar para la Es la elección del software que se utilizará para la ejecución del Data Mining, permitirá ejecución del Data Mining. Data Mining. desarrollar la herramienta informática de forma automatizada. Variable Dependiente Es la ejecución del Data Mining El desarrollo del proyecto de Data mediante el software Mining de forma automatizada. seleccionado para la predicción de los datos. 37

8 Hipótesis Específica 4 Variables Conceptualización La elaboración del manual Variable Independiente Es la elaboración del manual empleando Data Mining Elaborar el manual tomando en siguiendo los criterios de tomando en cuenta los cuenta los criterios de estructuración de estos. criterios de estructuración, estructuración. será utilizado como guía para la ejecución del Variable Dependiente Es el documento el cual proyecto de Data Mining. Ejecución del proyecto de Data contiene las etapas para Mining. ejecutar un proyecto de Data Mining. 38

9 3.3 Tipo de Investigación El tipo de investigación que se efectuó durante el desarrollo de esta fue de tipo DESCRIPTIVA, en la cual se diseñó un producto que permite a los usuarios desarrollar procedimientos y actividades informáticas mediante la tecnología del Data Mining, esta llevada paso a paso en su ejecución. 3.4 Método de Muestreo El método utilizado fue el de muestreo No Probabilístico, ya que el procedimiento que se manejó no permitió margen de probabilidad para la selección de los elementos, debido a que no todos los sujetos de la población tienen la misma oportunidad de ser elegidos. 3.5 Tipo de Muestreo El tipo de muestreo que se utilizó para la presente investigación fue el Muestreo por Juicio o Selección Intencional, puesto que el investigador selecciona directa o intencionalmente los elementos más representativos de la población de acuerdo a los criterios del investigador. 3.6 Universo y Muestra Universo El Universo se conformó por el Coordinador de Centro en la Central de la zona oriental y los Técnicos que operan en ella. Sujeto de Estudio Cantidad Coordinador de CONAMYPE 1 Técnicos de CONAMYPE 6 Total 7 39

10 3.6.2 Muestra El universo de la investigación fue finito, por lo tanto la muestra fue tomada en un 100%; dado que solo se utilizó aquellas entidades que laboran dentro de la institución. Sujeto de Estudio Cantidad Coordinador de CONAMYPE 1 Técnicos de CONAMYPE 6 Total Técnicas de Recolección de Datos Las técnicas que se ejecutaron en la presente investigación fueron: La Entrevista: está técnica se realizó con el Coordinador de Centro de CONAMYPE de la Regional San Miguel La Encuesta: Se ejecutó con los Técnicos que laboran en las oficinas de CONAMYPE de la Regional San Miguel. 3.8 Instrumento de Estudio Los instrumentos que se realizaron en la presente investigación fueron: Guía de la Entrevista: dirigida al Coordinador de Centro de CONAMYPE en la zona oriental, la cual consistió en preguntas básicas ligadas con el tema de investigación. Cuestionario: dirigida a los técnicos que laboran en CONAMYPE, la cual consistió en una guía de preguntas mixtas, con el propósito de obtener información útil para la creación del manual. 40

11 3.9 Interpretación de Resultados Análisis Crítico de los Hechos Es la técnica que permitió evaluar de manera crítica la información, apoyándose en las respuestas obtenidas mediante los instrumentos mencionados anteriormente. Habiendo recopilado la información se procede al análisis de las respuestas. Pregunta Las preguntas del cuestionario fueron de tipo mixta ya que se consideraron en su construcción tanto preguntas cerradas como abiertas y para la entrevista fueron preguntas abiertas para conocer la opinión del Coordinador de Centro. Objetivo Se definió un objetivo por cada pregunta para establecer lo que se desea obtener al final de esta. Cuadro de Resultados Dentro del cuadro, se introdujo la información recopilada de las respuestas, en una forma ordenada y detallada, para la respectiva comparación de resultados. Representación Gráfica Al tener los datos y respuestas concretas, se procedió a la representación mediante gráficos que en esta investigación, se realizaron gráficos de pastel para facilitar el análisis de la interpretación. Interpretación Fue la forma en que analizaron y describieron la información obtenida mediante la investigación realizada. 41

12 3.10 Fuentes de Datos de Información Fuentes Documentales - Obra: Data Mining: El arte de anticipar Autores: Claudio Palma, Wilfredo Palma, Ricardo Pérez. Editorial: RIL editores. - Obra: Avances en Informática y Sistema Computacionales Tomo I (CONAIS 2006) Autor: Héctor García Molina Editorial: Dais-ujat - Obra: Introducción a la Minería de Datos Autores: José Hernández Orallo, M. José Ramírez Quintana, César Ferri Ramírez Editorial: Pearson Fuentes de Internet - Obra: Métodos de Investigación Autor: Neil J. Salkind Editorial: Prentice Hall, Inc. 42

13 - Obra: Análisis de Encuestas Autor: Elena Abascal, Ildefonso Grande Esteban Editorial: ESIC Editorial - Obra: Elementos de Inferencia Estadística Autor: Carlos Quintana Editorial: Editorial de la Universidad de Costa Rica - Título: Data Mining: Torturando los datos hasta que confiesen. URL: - Título: Principios del Data Mining. URL: - Título: Documento Básico de Minería de Datos URL: CONAMYPE) Fuentes Personales Ing. Max Campos Villalta (Coordinador Centro Regional San Miguel, 43

14 Fuentes Institucionales Comisión Nacional de la Micro y Pequeña Empresa (CONAMYPE) Universidad de Oriente 44

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