Implementación de CRISP-DM como herramienta de apoyo para la toma de decisiones en análisis descriptivos de contaminantes del aire y variables meteorológicas

Abstract

Business intelligence better known as Business Intelligence is the set of methodologies and techniques for exploring data. The CRISP-DM methodology provides the necessary steps to carry out a data mining project. Data mining attempts to discover information in data sets and air quality is the levels that indicate the pollutants present in the air. To analyze air quality monitoring data, different countries have been applying data analysis methodologies and techniques, this has allowed them to have useful information to create pertinent actions. These actions are becoming more and more necessary, especially in urban centers where more and more problems with air quality arise for reasons such as overcrowding. In order to have useful information to support these actions, the CRISP-DM methodology guides through a set of sequential and dynamic steps, the way in which the application of data mining techniques should be carried out, with which possible relationships are obtained between pollutants and also meteorological variables. For all of the above, it is necessary for the university to begin in the study and application of data analysis methodologies and techniques and this is what in this work will be done to the air quality data published on the SIATA website.

La inteligencia de negocios más conocida como Business Intelligence es el conjunto de metodologías y técnicas para explorar datos. La metodología CRISP-DM proporciona los pasos necesarios para llevar a cabo un proyecto de minería de datos. La minería de datos intenta descubrir información en conjuntos de datos y la calidad del aire son los niveles que indican los contaminantes presentes en el aire. Para analizar los datos de monitoreo de calidad del aire, diferentes países vienen aplicando las metodologías y técnicas de análisis de datos, esto ha permitido que cuenten con información útil para crear acciones pertinentes. Estas acciones se hacen cada vez más necesarias especialmente en los centros urbanos donde cada vez más se presentan problemas con la calidad del aire por razones como la sobrepoblación. Para contar con información útil que soporten estas acciones, la metodología CRISP-DM orienta mediante un conjunto de pasos secuenciales y dinámicos, la forma en que debe realizarse la aplicación de técnicas de minería de datos, con lo que se obtienen posibles relaciones que se dan entre los contaminantes y también las variables meteorológicas. Por todo lo anterior, se hace necesario que la universidad se inicie en el estudio y aplicación de metodologías y técnicas de análisis de datos y es lo que en el presente trabajo se efectuara a los datos de calidad del aire publicados en la página web del SIATA.