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MINERIA DE DATOS.
La Minería de Datos (DM) por las siglas en inglés Data Mining es el proceso de extraer conocimiento útil y comprensible, previamente desconocido, desde grandes cantidades de datosalmacenados en distintos formatos ].Las herramientas de Data Mining predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios la toma de decisiones.
Existen términos que se utilizanfrecuentemente como sinónimos de la minería de datos. Uno de ellos se conoce como "análisis (inteligente) de datos", que suele hacer un mayor hincapié en las técnicas de análisis estadístico. Otrotérmino muy utilizado, y el mas relacionado con la minería de datos, es la extracción o "descubrirniento de conocimiento en bases de datos" (Knowledge Discovery in Databases o KDD, según sus siglas eninglés).

Aunque algunos autores usan los términos Minería de Datos y KDD indistintamente, como sinónimos, existen claras diferencias entre los dos. Así la mayoría de los autores coinciden enreferirse al KDD como un proceso que consta de un conjunto de fases, una de las cuales es la minería de datos. De acuerdo con esto, el proceso de minería de datos consiste únicamente en la aplicación de unalgoritmo para extraer patrones de datos y se llamará KDD al proceso completo que incluye pre-procesamiento, minería y post-procesamiento de los datos.
Los pasos a seguir para la realización de unproyecto de minería de datos son siempre los mismos, independientemente de la técnica específica de extracción de conocimiento usada:
- Filtrado de datos
- Selección de Variables
- Extracción deConocimiento
- Interpretación y Evaluación
Las prácticas de minería de datos se realizan con base a procedimientos como:
Clasificación. Consiste en examinar las características de una entidad nueva yasignarle una clase predefinida. Por ejemplo: Clasificar a un nuevo cliente según su riesgo de crédito (alto, medio, bajo).
Estimación. Similar a lo anterior, pero aplicado a variables continuas....