481297550 mineriadedatos 110804002711 phpapp02

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL
CALLAO
Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas

INTEGRANTES:






Aguilar Chávez, José Fernando
Estrada Mori, Cristhian Anthony
Rodríguez Ortiz, Carlos Vicente
Segovia Cabrera, Lizeth
Untiveros Morales, Miriam

 ¿Qué es Minería de Datos?
 Proceso de la Minería de Datos
 Protocolo de un proyecto de
 minería Técnicas de minería de
 Ejemplo
de uso de laminería de
datos
datos

Herramientas de Software

de datos

• Cada vez es
ción en bases de
más frecuente el almacén de informa
datos como en:
• Data Warehouse
• Empresas de
• Marketing
• Escuelas
Gobierno
• Esto dificulta
la realización análisis de aspectos
La
se realiza mediante
de búsqueda tradicional de datos
relevantes.
•
estadísticos. análisis
• A finales de los 80’s la estadística se amplióa técnicas
lógica
como
heurísticoseyaprovechan
redes neuronales.
• difusa,
Actualmente, razonamiento
las técnicas anteriores
para
generar

4









La minería de datos (DM es el proceso de obtener
conocimiento a partir ) conjuntos grandes de
de
E también una de las datos.
principales actividades de la
(BI).
s
Inteligencia
de
Negocios
Utiliza el análisis matemático para deducir lospatrones
yNormalmente
tendencias que
existen
en losno
datos.
estos
patrones
se pueden detectar
,
mediante
la exploración tradicional de los datos
porque las relaciones son demasiado complejas o
porque hay demasiado datos.

5

Estos patrones y tendencias pueden recopilar y
se
definir
como un modelo de minería de datos. Lo
modelos de minería de datos se pueden aplicars a
situaciones empresariales como lassiguientes:
Predecir ventas
 Dirigir correo a clientes específicos
 Determinar los productos que se pueden vender
juntos
 Buscar secuencias en el orden en que los
clientes agregan productos a una cesta de
compra


6

7



La generación de un modelo de minería de datos forma parte de un
proceso
que incluye desde la formulación de preguntas acerca
mayor
de
los datos
y la creación de
modeloresponder
hasta
la implementación
delun
modelo
en para
un entorno
de dichasEste proceso
trabajo.
se
puede definircuestiones,
mediante los seis pasos básicos siguientes
:

1.
2.
3.
4.
5.
6.

Definir el
problema
Preparar
losdatos
datos
Explorar los

Generar modelos
Explorar y validar
modelos
los y actualizar los
Implementar
model

os







Aunque el proceso que se ilustra en el diagramacircular,
es
esto
no
significa
pasodeconduzca
creación
de que
un cada
modelo
mineríadirectamente
de datos es siguiente.
un proceso
al
La
dinámic e iterativo.
o
que ha explorado los datos, puede que descubra que
Una
vezinsuficientes para crear los modelos de minería de
resultan
adecuados y que, por tanto, debe buscar más datos. O bien,
datos
puede generar varios modelos y descubrir entonces que no
respondenadecuadamente al problema planteado cuando los
definió y que, por tanto, debe volver a definir el
problema.
E posible que deba actualizar los modelos una vez
s
implementados
debido a que haya más datos disponibles.
Puede
que haya que repetir cada paso del proceso muchas veces para

9

El primer paso del proceso de minería de datos, como resalta en
se siguiente diagrama, consiste en definirclaramente el problema
el
empresarial y considerar formas de proporcionar una respuesta
para el
mismo.
Este
paso incluy analizar
los
requisito
e
empresariales, definirs el
ámbito del problema,
definir las métricas por las
que se evaluará el modelo
y definir los objetivos
concreto del proyecto de
s
minería
de datos.

10

Estas tareas se traducen en preguntas como las
siguientes:
 ¿Qué está buscando?¿Qué tipos de relaciones intenta buscar?
 ¿Refleja el problema que está intentando resolver las directivas
o
procesos de la empresa?

¿Desea realizar predicciones a partir del modelo de minería
de

datos o solamente buscar asociaciones y patrones interesantes?
 ¿Cóm se relacionan las columnas? En caso de que haya
¿Qué atributo del conjunto de datos desea intentar predecir?
o
varias
 tablas,...