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Creando modelos predictivos con Knime: 2. Origen de datos y diccionarios

jul 1, 2019 0 comments
En este punto pasamos a describir el modelo realizado para la solución del problema: 

“DengAI: Predicting Disease Spread”

1. Origen de los Datos

El primer paso para comenzar con nuestro modelo es obviamente la entrada de los datos con los que vamos trabajar. 

En este caso se proporcionaron dos archivos, uno con toda la información referente a temperaturas y condiciones climáticas y geográficas, y otro archivo con la información referente a los casos totales de dengue.

Sendos archivos se fusionan para conseguir un dataset coherente para su posterior análisis

2. Diccionario de Datos

Con motivo de conseguir una mayor legibilidad y entendimiento de nuestros datos, en el segundo paso hemos creado un diccionario de datos. Dicho diccionario sirve para cambiar los nombres de variables a nuestro antojo y el cual se realiza de forma muy sencilla mediante un archivo xls con los nombres que queramos asignarles. 

Un ejemplo sería:
  • Dato origen → Dato post-diccionario
  • t_cases → casos_totales



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