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#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

  1. Tener instalado la aplicación Rapidminer Studio (http://www.rapidminer.com)

###DETALLE DE PRACTICA

  1. Crear un repositorio en su cuenta github con el nombre: uasb_analytics, incluir el archivo README.md por defecto y utilizar licencia GPL.

  2. Buscar en internet un dataset que sea de tu agrado y subir a su cuenta github. A continuación se listan algunos URL's que podrán ser de ayuda.

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).

  1. En el archivo README.md describir que es lo que contiene el data set e incluir una descripción detallada de cada columna o atributo.

  2. Presentar tres hallazgos que pudiste encontrar en el dataset. Esto significa que mediante análisis de datos (estadísticas, gráficas, análisis multidimensional, modelos predictivos) que información relavante pudiste encontrar y que podrías resumir en tres afirmaciones.

Cada hallazgo deberá acompañar de:

  • Una descripíon de que es lo que quieres encontrar.
  • Un gráfico (exportar imagen en formatos jpeg o png)
  • Una afirmación o conclusión a la que se ha llegado.

Para cada hallazgo se deberá utilizar un nuevo proceso en rapidminer que deberá ser exportado (archivo.rmp) y subido a su cuenta github.

  1. Cada hallazgo deberá acompañar de:
  • Una descripción de qué es lo que quieres encontrar
  • Un gráfico o tabla resumen de lo analizado (exportar imagen en formatos jpeg o png)
  • Una afirmación o conclusión a la que se ha llegado.
  1. Construir tres archivos llamados "Resultado1.md", "Resultado2.md", "Resultado3.md", que muestre todo lo descrito en el punto 5 y subirlos a su cuenta github.

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