Data mining

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 11 (2534 palabras )
  • Descarga(s) : 7
  • Publicado : 20 de agosto de 2010
Leer documento completo
Vista previa del texto
INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS
UNA PERSPECTIVA ANALÍTICA

JAIME MIRANDA
(jmiranda@dii.uchile.cl)
Departamento de Ingeniería Industrial Universidad de Chile

ALGUNAS DEFINICIONES …

APRENDIZAJE
→ “El aprendizaje es una habilidad de la que disponen gran parte de los sistemas naturales para adaptarse al entorno en el que vive”. → “Adquisición de conocimiento de un proceso por mediodel análisis, ejercicio o experiencia“. → “Un proceso por el cual los parámetros libres del sistema se adaptan a través de un proceso continuo de estimulación a partir del entorno en el que el sistema está inmerso”.

¿QUÉ ES DATA-MINING?

ALGUNAS DEFINICIONES:
→ “Proceso de extracción de información y patrones de comportamientos que permanecen ocultos entre grandes cantidades de información.”→ “Proceso que a través del descubrimiento y cuantificación de relaciones predictivas en los datos, permite transformar la información disponible en conocimiento útil.”

Información

Conocimiento útil Patrones ocultos

Relaciones

¿POR QUÉ ES NECESARIO?

Las empresas de todos los tamaños necesitan aprender de sus datos para crear una relación “one-to-one” con sus clientes. Las empresasrecogen datos de todos sus procesos. Los datos recogidos se tienen que analizar, comprender y convertir en información con la que se pueda actuar y aquí es donde Data Mining juega su papel.

ALMACENAMIENTO Y CAPACIDAD DE PROCESAMIENTO

LEY DE MOORE:
→ “La capacidad de procesamiento se duplica cada 18 meses”

RESPECTO AL ALMACENAMIENTO:
→ “La capacidad de almacenamiento se duplica cada 9meses”

7,000,000 6,000,000 5,000,000 4,000,000 3,000,000 2,000,000 1,000,000 0 1988 1990 1992 1994

Disk

Processing

La brecha entre capacidad de procesar lo que almacenamos, aumenta con el tiempo

¿DE DONDE SURGE EL DATA-MINING ?

De la integración múltiple...

UN PEQUEÑO EJEMPLO …

EL VÉRTIGO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Data Warehouse / Data Mart CRM: Customer RelationshipManagement OLAP: Online Analytical Processing

Knowledge Management

Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)

Data Mining: Minería de datos

Inteligencia Artificial

KPI: Key Performance Indicators Balanced Scorecard

BUSINESS INTELLIGENCE – DEFINICIÓN

BUSINESS INTELLIGENCE
→La Inteligencia del Negocio (BI) representa las herramientas y sistemas que juegan un papel claveen el proceso estratégico de la planificación de una compañía. Estos sistemas permiten reunir, almacenar, y analizar los datos corporativos siendo una importante ayuda en la toma de decisiones.

Generalmente estos sistemas ilustrarán los perfiles de los clientes, estudios de mercado, segmentación de clientes, predicción de comportamientos.

POTENCIAL DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA ELMERCADO CHILENO

SECTOR FINANCIERO
→Retención de clientes. →Detección de fraudes. →Credit Scoring

SECTOR ISAPRES
→Detección de fraudes. →Retención de clientes.

SECTOR RETAIL
→Venta cruzada. →Predicción de demanda. →Segmentación de clientes.

APLICACIONES DE NEGOCIO

DETECCIÓN DE FRAUDES:
→ Identificar transacciones fraudulentas

MARKETING Y VENTAS:
→ Identificar potencialesclientes; establecer la efectividad de las campañas de marketing

ANÁLISIS DE PROCESOS DE MANUFACTURA:
→ Identificar las causas de fallas en máquinas

ENTENDIENDO COMPORTAMIENTO DE CONSUMIDORES:
→ modelos de retención de clientes, afinidades, clustering

APLICACIONES DE NEGOCIO (2)

APROBAR CRÉDITOS:
→ Establecer Credit Scoring para un cliente a la hora de pedir un préstamo

GESTIÓN DEPORTAFOLIO:
→ optimizar un portafolio de instrumentos financieros maximizando el retorno o minimizando el riesgo

ANÁLISIS DE WEBSITES:
→ modelar preferencias de usuarios desde logs, filtros colaborativos, caminos preferidos, etc.

¿QUÉ SIGNIFICA DATABASE MARKETING?

→ Es una colección de datos que proporciona Información para los expertos del negocio ayudándolos a tomar las mejores...
tracking img