Data Minig

RESUMEN
En los últimos años, ha existido un gran crecimiento en nuestras capacidades de generar y colectar datos, debido básicamente al gran poder de procesamiento de las máquinas como a su bajo costo de almacenamiento. Sin embargo, dentro de estas enormes masas de datos existe una gran cantidad de información "oculta", de gran importancia estratégica, a la que no se puede acceder porlas técnicas clásicas de recuperación de la información.
El descubrimiento de esta información "oculta" es posible gracias a la Minería de Datos (Data Mining), que entre otras sofisticadas técnicas aplica la inteligencia artificial para encontrar patrones y relaciones dentro de los datos permitiendo la creación de modelos, es decir, representaciones abstractas de la realidad, pero es el descubrimientodel conocimiento (KDD, por sus siglas en inglés) que se encarga de la preparación de los datos y la interpretación de los resultados obtenidos, los cuales dan un significado a estos patrones encontrados.
Así el valor real de los datos reside en la información que se puede extraer de ellos, información que ayude a tomar decisiones o mejorar nuestra comprensión de los fenómenos que nos rodean. Hoy, másque nunca, los métodos analíticos avanzados son el arma secreta de muchos negocios exitosos.
Empleando métodos analíticos avanzados para la explotación de datos, los negocios incrementan sus ganancias, maximizan la eficiencia operativa, reducen costos y mejoran la satisfacción del cliente.
El presente trabajo enfatiza el uso del Data Mining para el descubrimiento del conocimiento y su usopredominante en nivel empresarial, a fin de contribuir en la toma de decisiones tácticas y estratégicas en una organización proporcionando un sentido automatizado para la generación de conocimiento.
Vimos cual es la relación entre Data Mining y un Data Warehouse, conocimos lo más relevante sobre el proceso de Data Warehousing y como esta inmerso el Data Mining sobre su arquitectura. Así mismo,presentamos algunas fases generales y otras un poco más específicas sobre como implementar un proyecto Data Mining.
También conocimos cuales son las diferencias entre Data Mining y los procesos de estadística, a pesar de que son ramas con notables diferencias, ambas pueden complementarse en sus procesos de toma de decisiones y presentación de resultados.
Se incluyeron aplicaciones de Data Mining en variasáreas además de la empresarial y se da a conocer de forma muy general el alcance que tiene el utilizar un proceso de este tipo. Además, hablamos de algunas herramientas de distribución libre y algunas comerciales que son empleadas para emprender proyectos de Data Mining.
Conocimos dos extensiones de Data Mining, Web Mining y Text Mining, finalmente dimos algunos puntos de vista, comentarios yopiniones sobre lo que es Data Mining y lo que se espera de esta tecnología en los próximos años.
INTRODUCCIÓN.
Desde épocas remotas la humanidad se ha preocupado por la creación de bienes con el mínimo de recursos. Distintos pueblos y en distintos períodos se practicaban la previsión, planeación y organización de grupos para ejercitar diversas actividades (entre ellas la pesca, agricultura,el comercio, la guerra, etc.). En años más recientes durante la revolución industrial se pusieron en práctica ideas que sirvieron para la creación de la administración, ya que durante ese tiempo se pensó en la manera de producir más con menos recursos. A partir de ese momento precursores e idealistas fueron sentando las bases para la creación de la administración convirtiéndola en una ciencia. Lahumanidad ha utilizado varias formas para llevar a cabo transacciones de los bienes, tal es el caso de los antiguos pueblos al utilizar monedas de metal con diferentes insignias, descripciones y denominaciones para el intercambio de artículos o servicios.
Todo esto nos lleva a decir que es necesario conocer las herramientas y hacer buen uso de ellas para que una empresa pueda evaluar planes,...