| dc.contributor.advisor | Rodríguez Rosa, Miguel | es_ES |
| dc.contributor.author | Domínguez Castro, Silvia | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-20T09:02:19Z | |
| dc.date.available | 2025-02-20T09:02:19Z | |
| dc.date.issued | 2024-07 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10366/163853 | |
| dc.description | Trabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2023-2024. | es_ES |
| dc.description.abstract | [ES]Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en la creación de una aplicación web diseñada para la generación de reglas de asociación utilizando el algoritmo Apriori. El principal objetivo de esta aplicación es ofrecer una herramienta práctica y accesible que permita a los usuarios explorar patrones y relaciones en conjuntos de datos diversos. Como caso de estudio, se emplearán datos de una base sobre la diabetes, demostrando así la utilidad y aplicabilidad del sistema en un contexto real de análisis de datos médicos. Sin embargo, la aplicación está diseñada para ser flexible y puede manejar cualquier base de datos que cumpla con los requisitos necesarios para la implementación del algoritmo Apriori. Este proyecto no solo proporciona una solución técnica, sino que también facilita una comprensión más profunda de las “reglas de asociación” de minería de datos y su relevancia en el análisis de grandes volúmenes de información. A lo largo del trabajo, se describirán los procesos de diseño y desarrollo de la aplicación, se presentarán ejemplos de uso y se discutirán los resultados obtenidos, destacando la potencialidad del uso del algoritmo Apriori en el descubrimiento de conocimientos ocultos en los datos. | es_ES |
| dc.description.abstract | [EN]This Final Degree Project (TFG) focuses on the creation of a web application designed for the generation of association rules using the Apriori algorithm. The main objective of this application is to provide a practical and accessible tool that allows users to explore patterns and relationships in diverse datasets. As a case study, data from a diabetes dataset will be used, thus demonstrating the usefulness and applicability of the system in a real medical data analysis context. However, the application is designed to be flexible and can handle any database that meets the necessary requirements for the implementation of the Apriori algorithm. This project not only provides a technical solution, but also facilitates a deeper understanding of the “association rules” of data mining and its relevance in the analysis of large volumes of information. Throughout the paper, the design and development processes of the application will be described, examples of use will be presented and the results obtained will be discussed, highlighting the potential of the use of the Apriori algorithm in the discovery of hidden knowledge in data. | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Reglas de asociación | es_ES |
| dc.subject | Rshiny | es_ES |
| dc.subject | Diabetes | es_ES |
| dc.subject | Minería de datos | es_ES |
| dc.subject | Association rules | es_ES |
| dc.subject | Data mining | es_ES |
| dc.title | Uso de las reglas de asociación en la minería de datos. Creación de una aplicación web con R para clasificar o predecir datos reales | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
| dc.subject.unesco | 1209 Estadística | es_ES |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
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