Hernández, ClaudiaRodríguez Rodríguez, Jorge Enrique2019-09-192019-09-19http://hdl.handle.net/11349/21356El propósito del preprocesamiento de datos es principalmente corregir las inconsistencias de los datos que serán la base de análisis en procesos de minería de datos. En el caso de las fuentes de datos estructuradas, el propósito no es distinto y pueden ser aplicadas diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje computacional. Con el preprocesamiento de datos se pretende que los datos que van a ser utilizados en tareas de análisis o descubrimiento de conocimiento conserven su coherencia. A lo largo del presente artículo, se realizará la descripción de diferentes técnicas existentes junto con algunos algoritmos asociados a tareas destacadas de preprocesamiento de datos estructurados como limpieza y transformación. Luego, se hace una revisión de algunos algoritmos asociados a las técnicas utilizadas con más frecuencia, lo cual podrá permitir la comparación de su efectividad dependiendo del conjunto de datos utilizado, en trabajos futuros.application/pdfPreprocesamientodiscretizaciónminería OLAPnormalizaciónlimpiezaintegracióntransformaciónreducción de la dimensionalidad.info:eu-repo/semantics/article