Análisis, diseño y construcción de un almacén de datos de colocaciones de crédito y captaciones de los bancos privados para aplicar algoritmos de minería de datos


Abstract:

El presente proyecto técnico pretende de dar a conocer la minería de datos y su utilidad aplicada a entidades privadas, con el propósito de descubrir información que existe dentro de la data, esta información es manejada mediante archivos planos que son de acceso público, haciendo que con los resultados obtenidos se generen posibilidades de negocio en sitios aun no abarrotados, incrementando ingresos y reduciendo egresos para las organizaciones. La minería de datos, necesita de estudio y de indagación acerca de su uso e interpretación, así mismo utiliza herramientas algorítmicas para la búsqueda de información oculta. El presente documento consta de tres capítulos, en donde se detalla a profundidad la relación y utilidad propuesta para otorgar adecuado uso y manipulación a los algoritmos de minería de datos. El capítulo uno, describe los instrumentos y materiales proporcionados para comenzar la elaboración y análisis de la información para posteriormente agilizar el proceso de toma de decisiones. El capítulo dos, describe toda la sustentación científica y teórica que cubre con los artefactos y terminología utilizada en la ejecución del proyecto. El capítulo tres, describe la implementación de la data obtenida e implantada en distintos Data Warehouses, así como los resultados obtenidos del estudio y aplicación de algoritmos de minería de datos para predecir futuros comportamientos dentro del negocio de cada entidad bancaria. Por último, se generan reportes para colocaciones y captaciones bancarias para que estos sean manipuladas por personas interesadas y que estén dentro de la toma de decisiones de las entidades.

Año de publicación:

2016

Keywords:

  • Bases de Datos
  • ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN
  • Bancos
  • Análisis matemático

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Minería de datos
  • Base de datos

Áreas temáticas:

  • Programación informática, programas, datos, seguridad
  • Funcionamiento de bibliotecas y archivos
  • Economía financiera