My articles and publications --(full text, click here. You may be asked to sign up --it is free) --Mis publicaciones (texto completo: http://ipn.academia.edu/AdolfoGuzman Quizá le pida suscribirse --es gratis) Mi página Web -- (click here) -- My Web page (http://alum.mit.edu/www/aguzman). ALGUNOS VIDEOS SOBRE LO QUE HAGO. Conferencia 'Ciudad inteligente, con conectividad y tecnología' (oct. 2010), parte 1 (15min), parte 2 (8min), parte 3 (9min), parte 4 (2min). Entrevista por redCudiMéxico, 2012: aquí (11 min). Avances en Inteligencia Artificial, entrevista en la Univ. IBERO, Puebla, 2013. Pulse aquí (53min). Video in the series "Personalities in the history of ESIME" (for the 100 years anniversary of ESIME-IPN, in Spanish) about Adolfo Guzman": 2014, click here. (1h)
Entrevista "La visión de los egresados del IPN, a 80 años de la creación del IPN y 100 años de la creación de la ESIME, 2014: ver en youtube (1h). Seminario sobre "Big Data" (la Ciencia de Datos). 2014. Pulse aquí (56min). Seminar on "Big Data", in English, 2014. Click here (56min). Algunos trabajos sobre Minería de Datos y sus Aplicaciones (CIC-IPN, 2016): pulse aquí (5min). El auge y el ocaso de las máquinas de Lisp (Plática en la Reunión Anual 2016 de la Academia Mexicana de Computación): pulse aquí (56min). Entrevista sobre la funcionalidad y competitividad de Hotware 10: 2016, aquí (6 min). Adolfo Guzmán Arenas, Ingeniero Electrónico e investigador del Centro de Investigación en Computación del IPN, conversó sobre su trayectoria y la importancia de las ciencias aplicadas para el desarrollo del país. 2017, Canal 11, Noticias TV (30min).
Cómo se construyó la primera computadora en el mundo de procesamiento paralelo con Lisp. Marzo 2018. https://youtu.be/9kCmWQWYZL8 (12 min).
Perfil en ResearchGate -- Adolfo Guzman-Arenas My URL in Google Scholar: http://scholar.google.com/citations?user=Nw5lSdEAAAAJ My ORCID number 0000-0002-8236-0469. Scopus Author ID 6602302516.

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Visualización de la información por jerarquías (tesis de maestría). Visualization using hierarchies

En la actualidad el análisis en las bases de datos se dificulta por diversas razones, ya sea por tratar con los grandes volúmenes que se almacenan o por comprender las estructuras internas definidas en los datos, esto provoca que la búsqueda de anomalías o situaciones de interés en un conjunto de datos sea compleja. Supóngase que en una empresa de ventas de productos “Se desea saber en qué nivel de la clasificación (jerarquía) de productos se tienen altos niveles de ventas, digamos arriba del 80% con respecto al año anterior”. Esta consulta de negocio llamada “tendencia con niveles jerárquicos” consiste en localizar aquellos elementos en una jerarquía establecida en los datos que presenten una situación de interés para el analista, esto significa encontrar los elementos relevantes y sus subelementos necesarios para alcanzar los puntos de interés.
En este trabajo se muestra un análisis, diseño e implementación de una herramienta para resolver el tipo de pregunta de negocio planteada, lo cual consiste en la búsqueda de los elementos de interés dentro del árbol de jerarquías de una dimensión de un cubo de datos y posteriormente presentar los resultados en representaciones visuales recomendadas por los expertos de la visualización de la información. Se presentan 3 tipos de representaciones lo cuales son: Mapas de nodos, Mapas de calor y Mapas Pastel Multi-Nivel. Además de tableros de control para analizar las anomalías o puntos de interés en otros niveles de la jerarquía permitiendo así una navegación sobre los distintos niveles de granularidad y sobre otras dimensiones involucradas en el análisis. Send me email if you want the full document.

At present analysis in databases is difficult due to various reasons: either because of large volumes stored, or internal structures in the data set. This causes the search for anomalies or situations of interest in a data set to be complex. Suppose in a product sales company this situation occurs: They want to know what level of classification (hierarchy) of products with high sales levels, say above 80% over the previous year. This consulting business called "trend in hierarchy" is locating those items in a hierarchy in the data submitted by a situation of interest to be analyzed. This means finding the relevant elements and the elements necessary to achieve the landmarks.
This paper presents an analysis, design and implementation of a tool to solve the kind of business question posed. This consists in finding items of interest within the hierarchy tree of data cube dimension and then presents the results in visual representations recommended by information display scientists. There are 3 types of representations which are nodes maps, heat and Pastel Multi-Level maps. In addition to dashboards analyzing anomalies or points of interest in other levels of the hierarchy, which allows navigation on different granularity levels and other dimensions involved in the analysis.

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