Una aproximación a la predicción del valor de acciones en la bolsa de valores aplicando técnicas de Data Mining

La predicción del valor de las acciones en la bolsa de valores ha sido un tema importante en el campo de inversiones, que por varios años ha atraído tanto a académicos como a inversionistas. Esto supone que la información disponible en el pasado de la compañía que cotiza en bolsa tiene alguna implicación en el futuro del valor de la misma. Este trabajo está enfocado en ayudar a un persona u organismo que decida invertir en la bolsa de valores a través de gestión de compra o venta de acciones de una compañía a tomar decisiones respecto al tiempo de comprar o vender basado en el conocimiento obtenido de los valores históricos de las acciones de una compañía en la bolsa de valores. Esta decisión será inferida a partir de un modelo de regresión múltiple que es una de las técnicas de datamining. Para llevar conseguir esto se emplea una metodología conocida como CRISP-DM aplicada a los datos históricos de la compañía con mayor valor actual del NASDAQ.---ABSTRACT---The prediction of the value of shares in the stock market has been a major issue in the field of investments, which for several years has attracted both academics and investors. This means that the information available in the company last traded have any involvement in the future of the value of it. This work is focused on helping an investor decides to invest in the stock market through management buy or sell shares of a company to make decisions with respect to time to buy or sell based on the knowledge gained from the historic values of the shares of a company in the stock market. This decision will be inferred from a multiple regression model which is one of the techniques of data mining. To get this out a methodology known as CRISP-DM applied to historical data of the company with the highest current value of NASDAQ is used.

Saccharomyces Genome Database provides tools to survey gene expression and functional analysis data

Upon the completion of the Saccharomyces cerevisiae genomic sequence in 1996 [Goffeau,A. et al. (1997) Nature, 387, 5], several creative and ambitious projects have been initiated to explore the functions of gene products or gene expression on a genome-wide scale. To help researchers take advantage of these projects, the Saccharomyces Genome Database (SGD) has created two new tools, Function Junction and Expression Connection. Together, the tools form a central resource for querying multiple large-scale analysis projects for data about individual genes. Function Junction provides information from diverse projects that shed light on the role a gene product plays in the cell, while Expression Connection delivers information produced by the ever-increasing number of microarray projects. WWW access to SGD is available at genome-www.stanford.edu/Saccharomyces/.

Uso de Data Mining e do ECR para incremento da competitividade de pequenas e médias empresas: um estudo multicaso sobre varejo e indústria alimentícia

O setor supermercadista sofreu grandes alterações nos últimos anos, principalmente com o avanço das tecnologias, a competição, a concentração e algumas insuficiências em seus processos. Estes e outros fatores favoreceram ao surgimento do movimento de ECR (Resposta de Consumidor Eficiente) que procura criar um relacionamento mais forte entre indústria e varejo através de novas visões para suas estratégias operacionais. A evolução das tecnologias de informação permitiram ao setor varejista gerar uma maior volume de dados a partir, principalmente, de seus check-outs. Entretanto, estes dados nem sempre são armazenados de forma correta ou utilizados de forma a se aproveitar a plenitude das informações neles contidas. O processo de transformar os dados em informação e conhecimento vem evoluindo constantemente. Uma das atuais metodologias de trabalhar dados é o Data Mining ou Mineração de Dados, que pode ser descrito como sendo uma variedade de ferramentas e estratégias que processam dados aumentando a utilidade destes em bancos de dados. Este trabalho analisa através de um estudo multicaso exploratório na região de Ribeirão Preto, no interior de São Paulo, a avaliação da capacidade do uso da tecnologia Data Mining para o fortalecimento do movimento ECR, principalmente em pequenos e médios varejistas e indústrias alimentícias, no sentido de oferecer a estes um diferencial de negociação para formação de alianças estratégias.

Diseño y desarrollo de un servicio big data en la nube para búsqueda, compartición de ficheros y data mining

En esta memoria se presenta el diseño y desarrollo de una aplicación en la nube destinada a la compartición de objetos y servicios. El desarrollo de esta aplicación surge dentro del proyecto de I+D+i, SITAC: Social Internet of Things – Apps by and for the Crowd ITEA 2 11020, que trata de crear una arquitectura integradora y un “ecosistema” que incluya plataformas, herramientas y metodologías para facilitar la conexión y cooperación de entidades de distinto tipo conectadas a la red bien sean sistemas, máquinas, dispositivos o personas con dispositivos móviles personales como tabletas o teléfonos móviles. El proyecto innovará mediante la utilización de un modelo inspirado en las redes sociales para facilitar y unificar las interacciones tanto entre personas como entre personas y dispositivos. En este contexto surge la necesidad de desarrollar una aplicación destinada a la compartición de recursos en la nube que pueden ser tanto lógicos como físicos, y que esté orientada al big data. Ésta será la aplicación presentada en este trabajo, el “Resource Sharing Center”, que ofrece un servicio web para el intercambio y compartición de contenido, y un motor de recomendaciones basado en las preferencias de los usuarios. Con este objetivo, se han usado tecnologías de despliegue en la nube, como Elastic Beanstalk (el PaaS de Amazon Web Services), S3 (el sistema de almacenamiento de Amazon Web Services), SimpleDB (base de datos NoSQL) y HTML5 con JavaScript y Twitter Bootstrap para el desarrollo del front-end, siendo Python y Node.js las tecnologías usadas en el back end, y habiendo contribuido a la mejora de herramientas de clustering sobre big data. Por último, y de cara a realizar el estudio sobre las pruebas de carga de la aplicación se ha usado la herramienta ApacheJMeter.

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.

Ferramentas open source de Data Mining

Em época de crise financeira, as ferramentas open source de data mining representam uma nova tendência na investigação, educação e nas aplicações industriais, especialmente para as pequenas e médias empresas. Com o software open source, estas podem facilmente iniciar um projeto de data mining usando as tecnologias mais recentes, sem se preocuparem com os custos de aquisição das mesmas, podendo apostar na aprendizagem dos seus colaboradores. Os sistemas open source proporcionam o acesso ao código, facilitando aos colaboradores a compreensão dos sistemas e algoritmos e permitindo que estes o adaptem às necessidades dos seus projetos. No entanto, existem algumas questões inerentes ao uso deste tipo de ferramenta. Uma das mais importantes é a diversidade, e descobrir, tardiamente, que a ferramenta escolhida é inapropriada para os objetivos do nosso negócio pode ser um problema grave. Como o número de ferramentas de data mining continua a crescer, a escolha sobre aquela que é realmente mais apropriada ao nosso negócio torna-se cada vez mais difícil. O presente estudo aborda um conjunto de ferramentas de data mining, de acordo com as suas características e funcionalidades. As ferramentas abordadas provém da listagem do KDnuggets referente a Software Suites de Data Mining. Posteriormente, são identificadas as que reúnem melhores condições de trabalho, que por sua vez são as mais populares nas comunidades, e é feito um teste prático com datasets reais. Os testes pretendem identificar como reagem as ferramentas a cenários diferentes do tipo: performance no processamento de grandes volumes de dados; precisão de resultados; etc. Nos tempos que correm, as ferramentas de data mining open source representam uma oportunidade para os seus utilizadores, principalmente para as pequenas e médias empresas, deste modo, os resultados deste estudo pretendem ajudar no processo de tomada de decisão relativamente às mesmas.

State inspection program evaluation and data analysis: data base E SPSS frequencies tabulations for brake components and explanatory variables. Volume III. Final report.

National Highway Traffic Safety Administration, Office of Vehicle Safety Research, Washington, D.C.

A computer program to convert gas analysis data from units of volume percent to molar quantities /

A computer program has been prepared, for use on the ASI-210 digital computer, which will convert gas analysis data from units of volume percent to molar quantities.

Business statistics data finder.

Mode of access: Internet.

Business statistics data finder.

Mode of access: Internet.

IJDWM Special Issue: Advances in Data Mining Applications

This special issue is a collection of the selected papers published on the proceedings of the First International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA) held in Wuhan, China in 2005. The articles focus on the innovative applications of data mining approaches to the problems that involve large data sets, incomplete and noise data, or demand optimal solutions.