Introducción.

El artículo muestra en un modelo conceptual basado en conocimiento la caracterización y funcionalidad de dos técnicas de Minería de Datos (MD) regresión logística y reglas de asociación, para elegir la técnica de MD apropiada en proyectos de obtención de conocimiento a partir criterios que describen el proyecto específico a ser desarrollado.

Objetivo.

Apoyar la toma de decisiones en el momento de elegir cual técnica es la más apropiada para el desarrollo de un proyecto de minería de datos.

Materiales y métodos.

Las técnicas de asociación y regresión logística son caracterizadas, mostrando la funcionalidad de sus algoritmos.

Resultados.

El modelo propuesto es el insumo para la implementación de un Sistema basado en conocimiento que imita el conocimiento de un experto humano en el momento de tomar la decisión de que técnica de minería de datos escoger frente a un problema específico que relaciona un proyecto de minería de datos. Facilita la verificación de los procesos de negocio de cada una de las técnicas, y mide la correspondencia entre los objetivos trazados de un proyecto versus los componentes que ofrecen la técnica de regresión logística y la técnica de reglas de asociación.

Conclusión.

La información actual e histórica se encuentra disponible para la toma de decisiones a través de los modelos generados por la minería de datos. Los datos para los modelos son provenientes de bodegas de datos, las cuales son entornos informativos, que proporcionan una visión integrada y total de la organización.

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