Data Mining






















Nombre de la materia
TECNOLOGÍA DE INFORMACIÓN APLICADA A LAS EMPRESAS
Nombre de la Licenciatura
INGENIERÍA INDUSTRIA
Nombre del alumno
JUAN CARLOS RÍOS JIMÉNEZ
Matrícula000007584
Nombre de la Tarea
USOS DE LA MINERIA DE DATOS
Unidad 4
MINERIA DE DATOS
Nombre del Tutor
MARIANA MONZALVO PÉREZ
Fecha
01-08-2015


INTRODUCCIÓN

No existe una única definición del términoData Mining (DM). Se puede decir que DM se refiere a un conjunto de métodos estadísticos que proporcionan información (correlaciones o patrones) cuando se dispone de muchos datos (de aquí viene elnombre Minería de Datos). Esta idea de DM lleva a la siguiente estructura de conocimiento: Datos + Estadística → Información.

Según algunos autores, el Data Mining es aquella parte de la estadística(principalmente estadística no paramétrica) que se usa para problemas que se presentan actualmente en Análisis de Datos. Los problemas actuales se diferencian de los clásicos en que el número de datos aanalizar es mucho mayor y, como consecuencia, las técnicas estadísticas clásicas no pueden ser aplicadas.

Generalmente, el Data Mining es el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas conel objetivo de resumir los datos en segmentos de información útiles. Esta información que puede ser usada para incrementar réditos o beneficios, reducir costos,etc.











¿QUÉ ES DATA MINING?Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial deinformación implícita, previamente desconocida y potencialmente útil.

Data Mining incluye áreas del conocimiento tales como Estadística, Inteligencia Artificial (Machine Learning) y Bases de Datos. Se estimaque del análisis de esos datos pueden surgir ventajas competitivas o novedosas soluciones a antiguos problemas. Data Mining y Knowledge Discovery es un área de gran actividad a nivel académico,...