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Conceptos de minería de datos
La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque haydemasiado datos.
Estos patrones y tendencias se pueden recopilar y definir como un modelo de minería de datos. Los modelos de minería de datos se pueden aplicar en escenarios como los siguientes:
Pronóstico: cálculo de las ventas y predicción de las cargas del servidor o del tiempo de inactividad del servidor.
Riesgo y probabilidad: elección de los mejores clientes para la distribución de correodirecto, determinación del punto de equilibrio probable para los escenarios de riesgo, y asignación de probabilidades a diagnósticos y otros resultados.
Recomendaciones: determinación de los productos que se pueden vender juntos y generación de recomendaciones.
Búsqueda de secuencias: análisis de los artículos que los clientes han introducido en el carrito de la compra y predicción de posibleseventos.
Agrupación: distribución de clientes o eventos en grupos de elementos relacionados, y análisis y predicción de afinidades.
La generación de un modelo de minería de datos forma parte de un proceso mayor que incluye desde la formulación de preguntas acerca de los datos y la creación de un modelo para responderlas, hasta la implementación del modelo en un entorno de trabajo. Este procesose puede definir mediante los seis pasos básicos siguientes:
1. Definir el problema
2. Preparar los datos
3. Explorar los datos
4. Generar modelos
5. Explorar y validar los modelos
6. Implementar y actualizar los modelos
El siguiente diagrama describe las relaciones existentes entre cada paso del proceso y las tecnologías de Microsoft SQL Server que se pueden usar para completarcada paso.

El proceso que se ilustra en el diagrama es cíclico, lo que significa que la creación de un modelo de minería de datos es un proceso dinámico e iterativo. Una vez que ha explorado los datos, puede que descubra que resultan insuficientes para crear los modelos de minería de datos adecuados y que, por tanto, debe buscar más datos. O bien, puede generar varios modelos y descubrir entoncesque no responden adecuadamente al problema planteado cuando los definió y que, por tanto, debe volver a definir el problema. Es posible que deba actualizar los modelos una vez implementados debido a que haya más datos disponibles. Puede que haya que repetir cada paso del proceso muchas veces para crear un modelo adecuado.
La minería de datos de Microsoft SQL Server ofrece un entorno integradopara crear y trabajar con modelos de minería de datos. Este entorno incluye SQL Server Development Studio, que contiene algoritmos de minería de datos y herramientas de consulta que facilitan la generación de una solución completa para una serie de proyectos, y SQL Server Management Studio, que contiene herramientas que permiten examinar modelos y administrar objetos de minería de datos. Paraobtener más información, vea Crear modelos multidimensionales utilizando las herramientas de datos de SQL Server (SSDT).
Si desea ver un ejemplo de cómo las herramientas de SQL Server se pueden aplicar en un escenario empresarial, vea Tutorial básico de minería de datos.
Definir el problema
El primer paso del proceso de minería de datos, tal como se resalta en el siguiente diagrama, consiste endefinir claramente el problema y considerar formas de usar los datos para proporcionar una respuesta para el mismo.

Este paso incluye analizar los requisitos empresariales, definir el ámbito del problema, definir las métricas por las que se evaluará el modelo y definir los objetivos concretos del proyecto de minería de datos. Estas tareas se traducen en preguntas como las siguientes:
¿Qué...