Modelos de conocimiento utilizando técnicas de Minería de Datos para el área laboral del Tribunal Supremo Popular

Abstract

La Minería de datos se ha convertido en una herramienta de suma importancia en el mundo actual, lo que se evidencia en la creciente necesidad que tienen los directivos de las empresas de encontrar información oculta y de importancia estratégica en grandes volúmenes de datos. El presente trabajo de diploma se centra en la obtención de dos modelos de conocimiento, utilizando técnicas de Minería de datos, que contribuyen al diagnóstico del comportamiento de las indisciplinas laborales en Cuba. La extracción del conocimiento se realiza a partir de una base de datos que contiene información sobre el área laboral del Tribunal Supremo Popular de la República de Cuba. El desarrollo de la investigación es guiado por la metodología CRISP-DM 1.0 que es actualmente la guía de referencia más utilizada en la realización de proyectos de Minería de datos y se apoya en la herramienta de libre distribución WEKA 3.7.10. Como resultado se ofrecen dos modelos de conocimiento que permiten diagnosticar el comportamiento de las indisciplinas laborales en Cuba, para apoyar el proceso de toma de decisiones de los especialistas del área laboral del Tribunal Supremo Popular. Palabras claves: CRISP-DM, indisciplinas laborales, minería de datos, WEKA.