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INFORMATICA

Geidy Gómez gómez
PRESENTADO:
ERICKA SIERRA

O9/10/2013

I. E. T. D. JUANA ARIAS DE BENAVIDES
“JUANABE”
901


PLATO (MG)




Contenido

1. recopilación dedatos








recopilacion de datos
La recopilación de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático paradeducir 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 demasiadocomplejas o porque hay demasiado 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 escenarioscomo 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 clientespara la distribución de correo directo, determinación del punto de equilibrio probable para los escenarios de riesgo, y asignación de probabilidades a diagnósticos y otros resultados.

Búsquedade secuencias: análisis de los artículos que los clientes han introducido en el carrito de la compra y predicción de posibles eventos.

Agrupación: distribución de clientes o eventos en gruposde 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 depreguntas acerca de los datos y la creación de un modelo para responderlas, hasta la implementación del modelo en un entorno de trabajo. Este proceso se puede definir mediante los seis pasos básicossiguientes.
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