data mining

DATA MINIG


II- CONCEPTO:

La minería de datos (DM por su nombre en inglés: Data Mining) es un área de estudio que surge de la convergencia de otra disciplinas: Ciencias de la Computación, Estadística, Aprendizaje Maquinal, Inteligencia Artificial, Tecnología de Bases de Datos y Reconocimiento de Patrones, entre otras.
Comprende el análisis de grandes conjuntos de datos y la búsqueda derelaciones entre variables, a través de métodos computacionalmente intensivos. Muchas veces se encuentran relaciones o coincidencia no esperadas y, por lo general, los métodos involucran el análisis de enormes cantidades de datos multidimensionales.

III- PRINCIPALES CARACTERISTICAS Y OBJETIVOS:

Explorar los datos se encuentran en las profundidades de las bases de datos, como los almacenes dedatos, que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.
En algunos casos, los datos se consolidan en un almacén de datos y en mercados de datos; en otros, se mantienen en servidores de Internet e Intranet. El entorno de la minería de datos suele tener una arquitectura cliente/servidor.
Las herramientas de la minería de datos ayudan a extraer el mineral de la informaciónenterrado en archivos corporativos o en registros públicos, archivados
El minero es, muchas veces un usuario final con poca o ninguna habilidad de programación, facultado por barrenadoras de datos y otras poderosas herramientas indagatorias para efectuar preguntas adhoc y obtener rápidamente respuestas.
Hurgar y sacudir a menudo implica el descubrimiento de resultados valiosos e inesperados.
Lasherramientas de la minería de datos se combinan fácilmente y pueden analizarse y procesarse rápidamente.
Debido a la gran cantidad de datos, algunas veces resulta necesario usar procesamiento en paralelo para la minería de datos.

La minería de datos produce cinco tipos de información:
Asociaciones.
Secuencias.
Clasificaciones.
Agrupamientos.
Pronósticos.



IV- LOS FUNDAMENTOS DELDATA MINING:

Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigación y desarrollo de productos. Esta evolución comenzó cuando los datos de negocios fueron almacenados por primera vez en computadoras, y continuó con mejoras en el acceso a los datos, y más recientemente con tecnologías generadas para permitir a los usuarios navegar a través de los datos en tiempo real.Data Mining toma este proceso de evolución más allá del acceso y navegación retrospectiva de los datos, hacia la entrega de información prospectiva y proactiva. Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de negocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:
Recolección masiva de datos.
Potentes computadoras con multiprocesadores.
Algoritmosde Data Mining
 
V- EL ALCANCE DE DATA MINING

El nombre de Data Mining deriva de las similitudes entre buscar valiosa información de negocios en grandes bases de datos - por ej.: encontrar información de la venta de un producto entre grandes montos de Gigabytes almacenados - y minar una montaña para encontrar una veta de metales valiosos. Ambos procesos requieren examinar una inmensa cantidadde material, o investigar inteligentemente hasta encontrar exactamente donde residen los valores. Dadas bases de datos de suficiente tamaño y calidad, la tecnología de Data Mining puede generar nuevas oportunidades de negocios al proveer estas capacidades:
Predicción automatizada de tendencias y comportamientos: Data Mining automatiza el proceso de encontrar información predecible en grandesbases de datos. Preguntas que tradicionalmente requerían un intenso análisis manual, ahora pueden ser contestadas directa y rápidamente desde los datos. Un típico ejemplo de problema predecible es el marketing apuntado a objetivos (targeted marketing). Data Mining usa datos en mailing promocionales anteriores para identificar posibles objetivos para maximizar los resultados de la inversión en...