Integration of data mining techniques to postgreSQL database manager system

Abstract

Data mining is a technique that allows to obtain patterns or models from the gathered data. This technique is applied in all kind of environments such as in the biological field, educational and financial applications, industry, police, and political processes. Within data mining there are several techniques, among which are the induction of rules and decision trees which, according to various studies carried out, are among the most used. This research analyzes decision tree data mining techniques and induction rules to integrate several of its algorithms into PostgreSQL database management system (DBMS). Through an experiment, it was found that when the algorithms are integrated to the manager, the response times and the results obtained are higher.

La minería de datos es una técnica que permite obtener patrones o modelos a partir de los datos recopilados. Esta técnica se aplica en todo tipo de entornos, como el campo biológico, las aplicaciones educativas y financieras, la industria, la policía y los procesos políticos. Dentro de la minería de datos existen varias técnicas, entre las cuales se encuentran la inducción de reglas y árboles de decisión que, según diversos estudios realizados, se encuentran entre las más utilizadas. Esta investigación analiza las técnicas de extracción de datos del árbol de decisiones y las reglas de inducción para integrar varios de sus algoritmos en el sistema de gestión de bases de datos PostgreSQL (DBMS). A través de un experimento, se descubrió que cuando los algoritmos se integran al administrador, los tiempos de respuesta y los resultados obtenidos son más altos.