Data mining para determinar patrones del comportamiento de datos meteorológicos - Huere-Peña, Jorge (Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología Inudi Perú, 2022)
El libro es una adaptación de una investigación presentada a la Universidad Nacional de Huancavelica, que tuvo como objetivo determinar patrones de comportamiento de datos obtenidos mediante éstas técnicas, de las variables meteorológicas en la ciudad de Huancavelica (Perú) como son: la temperatura ambiental, presión atmosférica, humedad atmosférica, velocidad del viento, radiación solar, radiación ultra violeta y precipitación pluvial utilizando para ello una estación meteorológica automatizada de la compañía Weather Link, Marca DAVIS, Modelo Vantage Pro y una consola para el almacenamiento de datos Vantage Pro en texto plano y que posteriormente fueron procesados, descritos y analizados usando el software SPSS Statistical y WRPLOT en el caso particular de la variable dirección del viento y para la determinación de comportamientos y patrones se usó la metodología CRISP-DM. Los resultados obtenidos fueron clúster de las variables meteorológicas con algoritmos de aprendizaje no supervisado y predicciones de la variable precipitación pluvial con algoritmos de aprendizaje supervisados obteniendo 84,9% de probabilidades de éxito en el pronóstico y en el caso de los clúster grupos de cuatro y diez significativamente diferentes.