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Minería de Datos

11-Jul-2013

Es un componente de la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence); una técnica que consiste en la extracción de información que reside de manera implícita en los datos, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos (no evidentes), tendencias o reglas que Nikon Lens Mug expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto, que aporte pass4sure C4040-121 información y conocimiento para la toma de decisiones.

Para comenzar a ahondar en la minería de datos y entender la relación de las nombradas palabras, se dará inicio con la definición de Dato, Minería e Inteligencia de Negocios.

“Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos” (Fayyad y otros, 1996).

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Dato Mínima unidad semántica representada en un conjunto de caracteres que pueden indicar algo; estos caracteres son extraídos a partir de un hecho, una transacción o un suceso.

Minería Técnica de extracción selectiva de elementos de los cuales se puede obtener un beneficio.

Inteligencia de Negocios Conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa, para ganar conocimiento de su entorno y de sus clientes, y así generar nuevas

Nikon Lens Mug estrategias de negocio, y lograr la toma decisiones acertadas y oportunas que permitan cumplir con los objetivos de la empresa.

Metodología La minería de datos utiliza muchos métodos de la inteligencia artificial, las ciencias de la complejidad, las ciencias clásicas y la estadística, partiendo siempre de los principios de la teoría de la información.

La minería de datos en la actualidad es utilizada para distintos objetivos en las organizaciones, para alcanzar estos fines, las principales tareas aplicadas para obtener información son:

Detección de anomalías (valores atípicos / cambio / detección de la

(desviación)

La identificación de los registros de datos inusuales, que pueden ser interesantes o errores de datos y requieren una mayor investigación

Detectar fraudes Detectar falencias en un campo específico Detectar sobrecarga de procesos

Asociación (Affinity Grouping): Detectar eventos que ocurren de manera simultánea.

Asociar conjuntos de compra de un tipo de cliente. Es decir si un cliente compra el producto A también compra el producto B Asociar gustos de un tipo de persona. Si la persona escucha la canción del artista A Segmentación (Clustering): Es la tarea de descubrir grupos y estructuras en los datos que son de alguna manera u

otra "similar", sin necesidad de utilizar las estructuras conocidas en los datos.

Segmentar clientes por tipo de compra Segmentar trabajadores

Clasificación: Es la tarea de generalizar la estructura conocida para poder asignar un nuevo objeto a una estructura predefinida. Entre los ejemplos más comunes de su aplicación se encuentran:

Clasificar de correos electrónicos(spam o seguro) Clasificar una solicitud de crédito Clasificar al cliente como un posible comprador.

Predicción:

Similar a la clasificación, solo que se refiere a identificar un comportamiento o valor estimado futuro. Entre sus aplicaciones más comunes se encuentran:

Predecir qué clientes desertarán en un determinado tiempo. Predecir ataques de guerrillas Predecir productos que van a comprar los clientes en determinadas épocas del año

Fases

Un proyecto de minería de datos tiene varias fases necesarias que son, esencialmente: Comprensión del negocio y del problema que se quiere resolver. Determinación, obtención y limpieza de los datos necesarios. Creación de modelos matemáticos. Validación, comunicación, etc. de los resultados obtenidos. Integración, si procede, de los resultados en un sistema transaccional o similar. La relación

entre todas estas fases sólo es lineal sobre el papel. En realidad, es mucho más compleja y esconde toda una jerarquía de subfases. A través de la experiencia acumulada en proyectos de minería de datos se han ido desarrollando metodologías que permiten gestionar esta complejidad de una manera más o menos uniforme.

Minería de Texto La minería de texto se enfoca en el descubrimiento de patrones interesantes y nuevos conocimientos en un conjunto de textos, es decir, su objetivo es descubrir cosas tales como tendencias, desviaciones y asociaciones entre “gran” la cantidad de información textual.

Minería Web La minería del uso de la Web es un

proceso de extracción de información útil a partir de los registros del servidor, es decir, del historial de los usuarios. La minería del uso de la Web es el proceso de descubrir lo que los usuarios buscan en Internet. Algunos usuarios pueden estar mirando sólo los datos textuales, mientras que otros pueden estar interesados en los datos multimedia.

Tomado de: Antisacsor

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