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Conceptos y utilidad de Minería de datos (data mining)

P. Ávila, Sergio R. Zatarain, Juan J. Rguez-Malpica.
Facultad de Informática Mazatlán. Universidad Autónoma de Sinaloa. Mazatlán, Sin. México
pavs@live.com.mx

Resumen – Este artículo brindara una idea general acerca la importancia de la minería de datos como herramienta de apoyo en diversos campos de investigación o de trabajo.Últimamente con el desarrollo de sistemas de información se llegan a almacenar grandes cantidades de datos que con el tiempo dejan de ser utilizados por olvido de estos o por el tamaño de la base de datos.

I. Introducción

La minería de datos te permite la búsqueda de datos específicos que están implícitos dentro de la base de datos para procesarlos y convertirlos en información de utilidad.La Minería de Datos abarca un terreno muy amplio, no es solamente aplicar un algoritmo existente a un conjunto de datos. Las herramientas existentes actualmente incluyen mecanismos para la preparación de los datos, su visualización y la interpretación de los resultados. Muchas de las herramientas funcionan bien en espacios de pocas dimensiones con datos numéricos, pero sus limitaciones comienzan aaparecer en espacios de mayores dimensiones o con datos no numéricos.
Es imprescindible convertir los grandes volúmenes de datos existentes en experiencia, conocimiento y sabiduría, formas que atesora la humanidad para que sea útil a la toma de decisiones, especialmente en las grandes organizaciones y proyectos científicos. La búsqueda de información relevante siempre es útil a la administraciónempresarial: el control de la producción, el análisis de los mercados, el diseño en ingeniería y la exploración científica, porque pueden ofrecer las respuestas más apropiadas a las necesidades de información. Varias preguntas se relacionan frecuentemente con los datos, la información y el conocimiento. Su respuesta, demanda la participación de varios especialistas. ¿Cómo puede entenderse unfenómeno sobre la base de la interpretación de grandes volúmenes de datos? ¿De qué manera puede utilizarse la información para la toma de decisiones?, son algunos ejemplos de interrogantes comunes.
Existe cierta tendencia a identificar como sinónimos a la minería de datos y el descubrimiento de conocimientos en bases de datos, que de forma abreviada se refiere con las siglas KDD ( del inglés KnowledgeDiscovery in Data Bases), la convergencia del aprendizaje automático, la estadística, el reconocimiento de patrones, la inteligencia artificial, las bases de datos, la visualización de datos, los sistemas para el apoyo a la toma de decisiones, la recuperación de información y otros muchos campos.
El KDD es el proceso completo de extracción de conocimientos, no trivial, previamente desconocidos ypotencialmente útil a partir de un conjunto de datos, mientras que “la minería de datos es una compilación de técnicas reunidas para crear mecanismos adecuados para la toma de decisiones. Entre estas técnicas se pueden citar la estadística, el reconocimiento de patrones, la clasificación y la predicción, la excavación de información relevante de la administración empresarial, el control de laproducción, el análisis de los mercados, el diseño en ingeniería y la exploración científica.” En otras palabras, el concepto minería de datos se asocia al proceso de construcción de reglas a partir de colecciones de datos con una finalidad previamente determinada y para su uso en la toma de decisiones con respecto a dicha finalidad. El concepto de KDD no comprende necesariamente esta segunda parte.Esta diferencia, muchas veces inadvertida, puede ser la causa de que ambos conceptos se utilicen indistintamente en gran parte de la literatura.
Una práctica común de la minería de datos puede ser aplicada en la empresa privada debido al incremento de la competitividad esto se ha originado como resultado de las formas de mercadeo actual, de los nuevos canales de distribución y la aplicación de...
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