Resumen

ESPINOSA-ZUNIGA, Javier Jesús. Aplicación de metodología CRISP-DM para segmentación geográfica de una base de datos pública. Ing. invest. y tecnol. [online]. 2020, vol.21, n.1, e00008.  Epub 03-Ago-2020. ISSN 2594-0732.  https://doi.org/10.22201/fi.25940732e.2020.21n1.008.

El avance tecnológico ha permitido a las organizaciones en todos los niveles almacenar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, un problema al cual se están enfrentando actualmente es el análisis de dichos datos a fin de extraer conocimiento útil para toma de decisiones en problemas reales. Actualmente existen varias metodologías que facilitan el análisis de datos para extraer información que se pueda convertir en conocimiento: una de ellas es la metodología CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) que a pesar de ser la metodología más utilizada para proyectos de minería de datos, y de tener más de veinte años desde su creación, no es muy conocida en el ámbito laboral de muchas organizaciones de todo tipo en México. El presente artículo tiene como objetivo aplicar la metodología CRISP-DM en la obtención de un modelo de segmentación geográfica sobre la base pública de unidades económicas del Directorio Nacional de Unidades Económicas (DENUE). Para ello, se aplicaron los seis pasos de la metodología (comprensión del problema, comprensión de datos, preparación de datos, modelado, evaluación del modelo e implementación del mismo) para obtener un modelo de segmentación geográfica que clasificó las entidades de la República Mexicana de acuerdo con sus unidades económicas. Aunque se trata de un modelo sobre la base del DENUE susceptible de mejora, muestra el beneficio de aplicar la metodología CRISP-DM, lo cual sin duda es de utilidad para las organizaciones que aplican actualmente dichos proyectos en México, y también muestra la potencialidad de explotar una base pública con información valiosa como la base del DENUE en muchos sentidos (comercial, académico, etcétera) mediante minería de datos.

Palabras llave : Segmentación; metodología; DENUE; CRISP-DM; minería de datos.

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