Mineria de datos

Introducción3
¿QUÉ ES LA MINERÍA DE DATOS?
1.1. Concepto 4
1.2. Orígenes 4
1.3. Características principales5

1.4. Objetivo de la minería de datos5
¿CÓMO SE LLEVA A CABO LA MINERÍA DE DATOS?
* Fundamentos de la Minería de Datos6
* Procesos de la Minería de Datos. 6
2.3. Técnicas de minería de datos 7
2.4. Sistemas y herramientas de minerías dedatos8
2. EJEMPLOS DE USO DE LA MINERÍA DE DATOS
3.1. En la Empresa9
3.2. Comportamiento en Internet10
3.3. En los Clubes Deportivos10
Conclusiones11
Bibliografía12

INTRODUCCION

Cada día nuestra capacidad de almacenar datos crece a grandes velocidades, pero la capacidad de procesarlos y utilizarlos no ha ido a la par.
La minería de datos o data mining se presentacomo una tecnología de apoyo para explorar, analizar, comprender y aplicar el conocimiento obtenido usando grandes volúmenes de datos. Nace de la necesidad de explicar el porqué de ciertos sucesos, de comportamientos, que están ocultos en datos históricos.
Ahora, la Minería de Datos no solo tiene un enfoque descriptivo o explicativo, sino también un enfoque predictivo, que suele ser muyimportante en algunos casos de negocio.
MINERIA DE DATOS(DATA MINING)

1. ¿QUÉ ES LA MINERÍA DE DATOS?

* Concepto
La minería de datos es un mecanismo de explotación, consistente en la búsqueda de información valiosa en grandes volúmenes de datos y se centra en llenar la necesidad de descubrir el por qué, para luego predecir y pronosticar las posibles acciones con cierto factor de confianzapara cada predicción.
Es el análisis de archivos y bitácoras de transacciones, trabaja a nivel del conocimiento con el fin de descubrir patrones, relaciones, reglas, asociaciones o incluso excepciones útiles para la toma de decisiones.
El término minería de datos o data mining es una etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en bases de datos y en realidad reúneventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de datos y el Procesamiento Masivo, principalmente usando como materia prima las bases de datos.
* Orígenes
La minería de datos se ha insertado desde los años 90 en el contexto de las tecnologías de la información, algoritmia y desarrollo de software y sus líneas de desarrollo tienensus orígenes en tres conceptos importantes:
* Estadística Clásica: Análisis de regresión, desviación estándar, varianza, análisis de clustering, intervalos de confianza, entre otros. Ciertamente, en las herramientas y técnicas utilizadas en minería de datos, el análisis de estadística clásica juega un rol sumamente importante .
* Inteligencia Artificial: Esta disciplina se encuentrabasada en heurísticas, de forma opuesta a la estadística, pero debido a que su implementación necesitaba de computadoras con un poder de procesamiento alto
* Aprendizaje Automático: Podemos describir como la unión de las estadísticas e Inteligencia Artificial porque conjunta heurísticas con análisis estadístico avanzado.
* Características principales

* Las herramientas de laminería de datos se combinan fácilmente y pueden analizarse y procesarse rápidamente.
* Explorar los datos que se encuentran en las profundidades de las bases de datos, como los almacenes de datos, que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.
* El encargado de llevar a cabo la función de minero, es un usuario final con poca o ninguna habilidad de programación,facultado por barrenadoras de datos y otras poderosas herramientas indagatorias para efectuar preguntas especificas y obtener rápidamente respuestas.
* Los mineros de datos usan varias herramientas y técnicas.

* La minería de datos produce cinco tipos de información:
— Asociaciones.
— Secuencias.
— Clasificaciones.
— Agrupamientos.
— Pronósticos.
* Objetivo de la...