000134063 001__ 134063 000134063 005__ 20240424142043.0 000134063 037__ $$aTAZ-TFG-2024-195 000134063 041__ $$aspa 000134063 1001_ $$aCalvo Francés, Daniel 000134063 24200 $$aInformation extraction techniques from relational databases 000134063 24500 $$aTécnicas de extracción de información de bases de datos relacionales 000134063 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024 000134063 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000134063 520__ $$aUn gestor de bases de datos relacional almacena información organizada en forma de tablas. En los últimos años, se han desarrollado técnicas para extraer información relevante escondida en las tablas de un modelo relacional. El resultado de esa extracción es descubrir tipos de información nueva como los siguientes:<br />- Reglas de clasificación: por ejemplo, en base al nivel de humedad y la temperatura podemos predecir si es viable jugar a determinado deporte de exterior.<br />- Reglas de asociación: por ejemplo, en base a los registros de mi base de datos puedo saber que si un cliente compra leche, es probable que compre también huevos o zumo.<br />- Clustering: se trata de un método que me permite distribuir los datos en grupos de tal forma que los datos de un mismo grupo tienen características similares o comunes.<br /><br /> 000134063 521__ $$aGraduado en Matemáticas 000134063 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000134063 700__ $$aLloret Gazo, Jorge$$edir. 000134063 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cCC. de la Computación e Inteligencia Artificial 000134063 8560_ $$f780557@unizar.es 000134063 8564_ $$s282034$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/134063/files/TAZ-TFG-2024-195.pdf$$yMemoria (spa) 000134063 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:134063$$pdriver$$ptrabajos-fin-grado 000134063 950__ $$a 000134063 951__ $$adeposita:2024-04-24 000134063 980__ $$aTAZ$$bTFG$$cCIEN 000134063 999__ $$a20240131150737.CREATION_DATE