#PRACTICA 2.1 ##Trabajando con Rapidminer
El objetivo de esta práctica es la de adquirir conocimientos básicos en analítica de datos, busca y uso de datasets y aplicación de conceptos de minería de datos con la herramienta "Rapidminer".
###Requisitos previos Tener instalado la aplicación Rapidminer Studio (http://www.rapidminer.com)
###1. Obteniendo el repositorio Realizar un Fork del repositorio: https://github.com/urvog/uasb_analytics y seguir las instrucciones de la práctica en el archivo README.md
###2. Dataset Buscar en internet un dataset que sea de tu agrado y subirlo a tu cuenta github. A continuación se listan algunos URL's que podrán ayudarte.
- http://www.freebase.com
- http://www.reddit.com/r/opendata
- http://www.dbpedia.org
- http://www.aws.amazon.com/publicdatasets/
- http://www.opensourcesports.com
- http://archive.ics.uci.edu/ml
- http://www.kdnuggets.com
Crear un archivo llamado Dataset.md que describirá que es lo que contiene tu dataset incluyendo además una descripción de la información de cada columna o atributo.
NOTA: En caso de que el dataset sea muy grande (>30MB) considerar la reducción de instancias o filas. (No limitante).
Sobre el formato se recomienda para este trabajo emplear el formato CSV (No limitante).
##3. Análisis de datos Presentar tres hallazgos que pudiste encontrar en el dataset. Esto significa que mediante el análisis de datos (estadísticas, gráficas, análisis multidimensional, modelos predictivos) puedas encontrar información relevante para establecer tres afirmaciones.
Cada hallazgo deberá acompañar de:
- Una descripcíon de lo que quieres encontrar. (Ejemplo: la relación entre los atributos 1, 2 y 3)
- Un gráfico que muestre lo encontrado (exportar la imagen en formatos jpeg o png)
- Una afirmación o conclusión a la que se ha llegado.
Para cada hallazgo se deberá generar un nuevo proceso en Rapidminer que será exportado (archivo.rmp) y subido a tu cuenta github.
Finalmente deberás construir tres archivos llamados "Resultado1.md", "Resultado2.md", "Resultado3.md", que muestre todo lo descrito en el punto 3 y subirlos a tu cuenta github.
NOTA: Emplear lenguaje Markdown para construir los resultados y presentar las imagenes en cada archivo