A model driven framework for geographic knowledge discovery

Geographic knowledge discovery (GKD) is the process of extracting information and knowledge from massive georeferenced databases. Usually the process is accomplished by two different systems, the Geographic Information Systems (GIS) and the data mining engines. However, the development of those systems is a complex task due to it does not follow a systematic, integrated and standard methodology. To overcome these pitfalls, in this paper, we propose a modeling framework that addresses the development of the different parts of a multilayer GKD process. The main advantages of our framework are that: (i) it reduces the design effort, (ii) it improves quality systems obtained, (iii) it is independent of platforms, (iv) it facilitates the use of data mining techniques on geo-referenced data, and finally, (v) it ameliorates the communication between different users.

A methodology for applying Taxonomic Sufficiency and benthic biotic indices in two Mediterranean areas

Biotic indices have been developed to summarise information provided by benthic macroinvertebrates, but their use can require specialized taxonomic expertise as well as a time-consuming operation. Using high taxonomic level in biotic indices reduces sampling processing time but should be considered with caution, since assigning tolerance level to high taxonomic levels may cause uncertainty. A methodology for family level tolerance categorization based on the affinity of each family with disturbed or undisturbed conditions was employed. This family tolerance classification approach was tested in two different areas from Mediterranean Sea affected by sewage discharges. Biotic indices employed at family level responded correctly to sewage presence. However, in areas with different communities among stations and high diversity of species within each family, assigning the same tolerance level to a whole family could imply mistakes. Thus, use of high taxonomic level in biotic indices should be only restricted to areas where homogeneous community is presented and families across sites have similar species composition.

Genética. Examen de problemas de junio (Curso 2011-2012)

Examen de problemas de la asignatura de Genética.

Cáculo de estimadores de los Cuadrados Medios y Denominadores de la F

Cálculo estimadores CM y denominadores de la F en los análisis de ANOVA multifactorial.

Open business intelligence: on the importance of data quality awareness in user-friendly data mining

Citizens demand more and more data for making decisions in their daily life. Therefore, mechanisms that allow citizens to understand and analyze linked open data (LOD) in a user-friendly manner are highly required. To this aim, the concept of Open Business Intelligence (OpenBI) is introduced in this position paper. OpenBI facilitates non-expert users to (i) analyze and visualize LOD, thus generating actionable information by means of reporting, OLAP analysis, dashboards or data mining; and to (ii) share the new acquired information as LOD to be reused by anyone. One of the most challenging issues of OpenBI is related to data mining, since non-experts (as citizens) need guidance during preprocessing and application of mining algorithms due to the complexity of the mining process and the low quality of the data sources. This is even worst when dealing with LOD, not only because of the different kind of links among data, but also because of its high dimensionality. As a consequence, in this position paper we advocate that data mining for OpenBI requires data quality-aware mechanisms for guiding non-expert users in obtaining and sharing the most reliable knowledge from the available LOD.

Hacia la consideración de aspectos de calidad de datos en procesos de minería: el caso de las técnicas de clasificación

El éxito en la búsqueda de conocimiento a partir de grandes cantidades de datos radica en la calidad de los mismos. Hasta ahora los aspectos de calidad de los datos se han enfocado principalmente a la limpieza de los datos: detección de duplicados, valores atípicos, perdidos, incompletos o conflictos en instancias, entre otros. En este trabajo se presenta un caso de estudio que nos ha permitido determinar ciertos aspectos de calidad que pueden mejorar la expectativa de éxito en el análisis evitando resultados erróneos, incorrectos o poco fiables. Este es un primer paso hacia la consideración de manera sistemática y estructurada de criterios de calidad específicos para minería de datos que ayude al minero de datos en sus objetivos.

Towards a reverse engineering approach for guiding user in applying data mining

Comunicación presentada en las XVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos, JISBD 2011, A Coruña, 5-7 septiembre 2011.

Estadística Aplicada. Modelos lineales - Regresión

Análisis de Regresión Lineal. Simple y múltiple. Supuestos y análisis gráfico.

Experiencia práctica de integración de conocimientos entre las asignaturas de Biología Marina e Inferencia Estadística de segundo curso de Biología

El marco docente de algunas asignaturas de la licenciatura de biología se ha enfocado desde sus comienzos con una perspectiva integradora de los conocimientos teóricos y prácticos. Sin embargo, la preparación del alumnado para el mundo laboral, exige además, que el alumno esté capacitado para integrar los conocimientos que en algunos casos están diseminados por diferentes materias y asignaturas. La elaboración de proyectos de investigación, ha sido utilizada en los tres últimos años por los profesores de Biología marina e Inferencia estadística, como herramienta de interconexión entre asignaturas. En este artículo, se relata la experiencia de diseño de prácticas trasversales, el trabajo de coordinación entre profesorado y la integración y complementariedad de contenidos y objetivos entre asignaturas, así como la descripción de la metodología aplicada y el diseño conceptual de dichas prácticas trasversales, partiendo de una propuesta de desarrollo de un proyecto de investigación por parte de los alumnos.