“Desarrollo de árboles de decisión como extensión al gestor de bases de datos PostgreSQL”

Abstract

La alta disponibilidad de información almacenada en bases de datos producida por el desarrollo de las tecnologías de la informática y las comunicaciones, ha dificultado el proceso de análisis de los datos recopilados manualmente. Es por ello que surge la técnica de Minería de Datos con el objetivo de identificar patrones de comportamiento y extraer conocimientos ocultos en grandes volúmenes de información de forma automática. La siguiente investigación presenta el análisis de los algoritmos de árboles de decisión ID3, C4.5 y Decision Stump como mejor solución a integrar al Sistema Gestor de Bases de Datos (SGBD) PostgreSQL, debido a las deficiencias que presentan las herramientas libres existentes para realizar el análisis de la información y con el fin de aprovechar sus potencialidades e incrementar las funcionalidades del mismo. El desarrollo de los algoritmos estuvo guiado por la metodología de desarrollo de software Extreme Programming (XP), la cual posibilitó obtener los resultados esperados. También se realizaron las pruebas de caja negra a la solución, así como el proceso de Minería de Datos, aportando una valoración acerca de la calidad de los algoritmos implementados y verificando el cumplimiento de los objetivos propuestos. Con el desarrollo de la extensión integrada al Sistema Gestor de Bases de Datos mencionado se contribuye a un mejor análisis de los datos. PALABRAS CLAVE: árboles de decisión, minería de datos, PostgreSQL, sistema gestor de bases de datos.