Mineria de Datos




Trabajo de Investigación
Minería de Datos
(Data Mining).










INTRODUCCION



Se ha estimado que cada 12 meses se duplica la cantidad de información en el mundo, es decir se almacena un 30% más de información al año. Actualmente las empresas han mejorado sustancialmente la capacidad de adquirir y almacenar información de todos sus procesos, mejorando sus herramientasde software para la adquisición y manejo de la información, reducción del coste hardware y mejoras de las prestaciones, interconectando todos los elementos mediante redes informáticas, mejorando el aprendizaje por parte del personal de la empresa, y el uso del Internet para comprender mejor las necesidades del cliente.
En las empresas gran parte de la información es histórica, es decir, sontransacciones o sucesos que se han producido en el pasado o se están produciendo.
El problema radica entonces, en que aunque la capacidad de generación y acceso a la información crece a pasos agigantados, no ocurre lo mismo con la capacidad de asimilarla, por lo tanto, se necesita herramientas que ayuden a asimilar la información.

La minería de datos surge como una herramienta tecnológica usadapara descubrir información oculta y desconocida, pero potencialmente útil, a partir de las fuentes de información de la propia empresa.





















¿QUE ES LA MINERIA DE DATOS?



El Data Mining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo deencontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto
La minería de datos (DM, Data Mining) es una de las principales herramientas que se utilizan dentro de los programas de gestión del conocimiento como soporte a la toma de decisiones. Consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos,cuyo objetivo es la extracción de información oculta o análisis de datos mediante técnicas estadísticas de grandes bases de datos.
La minería de datos hace uso de todas las técnicas que puedan aportar información útil, desde un sencillo análisis gráfico, pasando por métodos estadísticos más o menos complejos, complementados con métodos y algoritmos del campo de la inteligencia artificial y elaprendizaje automático que resuelven problemas típicos de agrupamiento automático, clasificación, predicción de valores, detección de patrones, asociación de atributos, etc.
Mediante los modelos extraídos y utilizando técnicas de minería de datos, se puede abordar la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.

La Minería de Datos es por tanto, un campo multidisciplinarque cubre numerosas áreas y se aborda desde múltiples puntos de vista, como la estadística, la informática (cálculo automático) o la ingeniería.





¿CUALES SON LOS PROCESOS DE LA MINERIA DE DATOS?



El proceso de minería de datos consta de los siguientes pasos generales:

1.- Selección del conjunto de datos, tanto a las que se refiere a las variables dependientes, objetivas comotambién al muestreo de los registros disponibles.

2.-Análisis de las propiedades de los datos, en especial de los histogramas, diagramas de dispersión, presencia de valores atípicos y ausencia de datos (valores nulos).

3.- Transformación del conjunto de datos de entrada, el cual se realizara de diversas maneras en función al análisis previo, con el objetivo de prepararlo para aplicar latécnica de Minería de Datos que mejor se adapte a los datos del problema.

4.- Seleccionar y aplicar la técnica de Minería de Datos, con el cual se construye el modelo predictivo de clasificación o segmentación.

5.- Extracción de conocimiento, la cual mediante una técnica de Mineria de Datos se obtiene un modelo de conocimiento, que representa patrones de comportamiento observadas en los...