Algoritmos de minería de datos: Árboles de decisión y Reglas de inducción integrados a PostgreSQL.

Abstract

El desarrollo de las tecnologías y la informatización de las empresas ha incrementado el cúmulo de información almacenada en las bases de datos dificultando el proceso de análisis de éstas manualmente, por lo cual es necesario utilizar técnicas como la minería de datos que faciliten obtener conocimientos a partir de los datos recopilados. En la presente investigación se analizó de las técnicas de minería de datos la de los árboles de decisión y la de reglas de inducción para integrar varios de sus algoritmos al sistema gestor de base de datos (SGBD) PostgreSQL, debido a las deficiencias de las herramientas libres existentes para realizar el análisis de la información. En ella se desarrollan mecanismos para optimizar el rendimiento de los algoritmos implementados con el objetivo de aprovechar las ventajas de PostgreSQL. Además se comprobó la solución de la investigación mediante la aplicación de las técnicas a la base de datos del Sistema de Genética Médica y se realizó un experimento para comprobar que los algoritmos integrados al gestor permiten aprovechar las potencialidades de PostgreSQL para disminuir el tiempo de análisis de los datos.