Aplicación de la metodología CRISP-DM a la recolección y análisis de datos georreferenciados desde Twitter

La minería de datos es actualmente una de las áreas con mayor auge y éxito dentro de la informática, al permitir encontrar correlaciones y patrones a partir del análisis de grandes volúmenes de datos. En este sentido, la Geomática es fundamental si los datos se encuentran georreferenciados, aportando el componente espacial del análisis. Una metodología ampliamente utilizada en el desarrollo de proyectos de minería de datos es la denominada CRISP-DM®, compuesta de seis etapas (comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación e implementación), la cual se emplea para el análisis de información georreferenciada proveniente de la red social Twitter®, con el fin de hallar patrones que permitan responder preguntas como: ¿en dónde se generan más trinos geolocalizados en la ciudad de Bogotá? ¿Cuáles son los sectores catastrales de Bogotá en donde sería más probable encontrar un tweet georreferenciado?

• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/20099
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/20099
• Palabra clave: Análisis de puntos calientes; API; CRISP-DM; Densidad Kernel; Minería de datos; Python; PostgreSQL; Twitter; MINERIA DE DATOS; SISTEMAS DE RECOLECCION AUTOMATICA DE DATOS; API; CRISP-DM; Data mining; Hot Spot Analysis; Kernel Density; Python; Twitter; PostgreSQL
• License: Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018