- PRESENTACION 30 MINUTOS
- Escribir 15-20 paginas tipo estructura TFM podemos guiarnos en las dos ultimas hojas
- Dataset Interpretarlo
- Variables
- Como seleccionamos el caso: sorteo, etc
- Estudio de variables
- análisis exploratorio
- clustering
- intentar predecir variables clasificacion, regresion; siempre es mejor clasificacion
- reglas de asociacion
- Ejemplos flujos en guias de practicas
- escribir la descripcion del dataset
- analisis de los que vamos haciendo y viendo
- plot de categorias, relaciones de variables continuas
- estadistica descriptiva: medias, etc.
- sacar conclusiones de c/ practica
- si existen muchas relaciones de variables encontrar coindidencia
- Etiquietar bien todos los atributos para hacer asociación con todos Aythami
- Hacer scripts en R que cojan el dataset discretizado y pinten extraigan reglas pintando graficas (luego podemos ver para integrarlos en knime) Aythami
- Escribir algo de la memoria Marvin
- Realizar algo más de analisis exploratorio con más gráficas o intentando hacer algo con el dataset transaccional para ver que cosas influyen en el Alc Marvin
- Leer el paper bien para poder extraer alguna idea o conclusion suya Aythami
- Hacer reglas de asociacion con weka y knime comparandolo Aythami
- Filtrar reglas de asociación generales Marvin
- Binarizar atributo Alc para poder buscar reglas de asociación intentando evitar el desequilibrio de las clases. Aythami
- Extraer reglas de asociacion con Alc binarizado en knime.
- Extraer reglas de asociacion con Alc binarizado en R.