Mineria de datos

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Informe de Investigación

MINERÍA DE DATOS

(DATA MINING)

INDICE

1. INDICE……………………………………………………………………….…………………………………....2

2. INTRODUCCION…………..……………………………………………………………………..........................3

3. DESARROLLO……….…….…………………………………………………………………………………......4

1. Fundamento de Data Mining……………………………………………………………………………4

2. PrincipalesCaracterísticas y Objetivos………………………………………………………….……...4

3. Técnicas empleadas en la Minería de Datos……………………………………………………………6

4. Ejemplos de uso de la Minería de Datos……………………………………………………….………7

5. Fases de un Proyecto de Minería de Datos……………………………………………………………9

4. CONCLUSION…………………………………………………………………………………...………………14

INTRODUCCIÓN

EL CONOCIMIENTO DENTRO DE UNA ORGANIZACIÓNES IMPORTANTE EN LA MEDIDA EN QUE PUEDE AYUDAR A CONOCER Y COMPRENDER EL COMPORTAMIENTO DE ELLA MISMA Y DEL ENTORNO Y FAVORECER LA TOMA DE DECISIONES. Y EN LA BASE DE ESTO SUBYACE LA INFORMACIÓN.

Gracias a la minería de datos la información oculta en las bases de datos puede ser traída a la superficie. El nombre Minería de Datos − Data Mining, en el inglés original− viene de las similitudesentre la búsqueda de información de gran valor para el negocio en grandes bases de datos y la minería en las venas de oro en las montañas. Esto podría inducir al error de restringir su objetivo a la búsqueda y extracción de fragmentos útiles de información ya almacenada explícitamente. En cambio, la minería de datos se ocupa principalmente de la construcción de información no representadaexplícitamente en los datos.

De manera general puede decirse entonces que la minería de datos consiste en la "explotación" de datos en bruto. Su objetivo, perseguido mediante la manipulación automática o semiautomática de los datos, es la obtención de información clave para conseguir beneficios, información más relevante y útil que los propios datos de partida.

La minería de datos se fundamenta en laintersección de diversas áreas de estudio, entre las que cabe destacar: análisis estadístico, bases de datos, inteligencia artificial y visualización gráfica.

DESARROLLO

FUNDAMENTO DE DATA 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 vezen 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 lista para su aplicación en lacomunidad de negocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:
◆ Recolección masiva de datos.
◆ Potentes computadoras con multiprocesadores.
◆ Algoritmos de Data Mining.

Principales Características y Objetivos

◆ Explorar los datos se encuentran en las profundidades de las bases de datos, como los almacenesde datos, 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 clienteservidor.

◆ Lasherramientas de la minería de datos ayudan a extraer el mineral de la información enterrado 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...
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