data minnig
Páginas: 7 (1506 palabras)
Publicado: 29 de agosto de 2013
Introducción
A medida que transcurre el tiempo también han aumentado los volúmenes de información almacenada en las empresas. Esto queda demostrado en las operaciones diarias que realizamos como la compra de algún producto o servicio, las llamadas por teléfono, o la navegación en internet, etc. Existe algo o alguien que está registrando estas operaciones.
Antiguamente todos estos datos noeran tomados en cuenta, perdiéndose gran cantidad de información muy relevante para las empresas. A partir de la existencia de herramientas para el registro de datos las organizaciones han logrado obtener conocimiento.
Las relaciones de las empresas con sus clientes han evolucionado considerablemente con el correr del tiempo. Es así como las empresas para garantizar la efectividad del negocio hanrecurrido a elementos que le permitan entender que cuales son las necesidades de los clientes.
Definición
Una definición tradicional es la siguiente: “Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos” (Fayyad y otros, 1996).
Data Mining es el conjunto detécnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
El data mining es una tecnología compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software. Reúne las ventajas devarias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo.
El Data Mining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un depósito de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la inteligencia artificial y a las redes neuronales. Los datos son lamateria prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento
En términos más sencillos podríamos decir que el Data Mining es unprincipio de búsqueda a través de grandes bases de datos o conjunto de información con el fin de captar información relevante. En lo cotidiano, podemos apreciar la aplicación de la minería de datos en el caso de los registros de los hábitos de compra en supermercados. Además de su aplicación en muchas industrias.
Fundamentos del Data Mining
Las técnicas de Data Mining son el resultadode un largo proceso de investigación y desarrollo de productos.Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de negocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:
1.- Recolección masiva de datos.
2.- Potentes computadoras con multiprocesadores.
3.- Algoritmos de Data Mining.
Funcionamiento del Data Mining
El Data Mining permite buscarpatrones en los datos de forma automática o semiautomática sin tratar de verificar una hipótesis, sino más bien de generarla. El Data Mining permite buscar información sin la necesidad de que el usuario sospeche de que existe esa información.
Para descubrir el conocimiento es necesario realizar seis pasos:
1) Dejar claramente definido el problema que se busca resolver.
2) Seleccionar losdatos. Para que los datos entreguen información es necesario tomar una muestra amplia.
3) Se deben determinar de forma adecuada las unidades, categorías o clasificación de los datos.
4) Usar los algoritmos adecuados.
5) Análisis de resultados. Los resultados obtenidos deben tener relación con el problema planteado.
6) Presentación de los resultados obtenidos que le han proporcionado...
A medida que transcurre el tiempo también han aumentado los volúmenes de información almacenada en las empresas. Esto queda demostrado en las operaciones diarias que realizamos como la compra de algún producto o servicio, las llamadas por teléfono, o la navegación en internet, etc. Existe algo o alguien que está registrando estas operaciones.
Antiguamente todos estos datos noeran tomados en cuenta, perdiéndose gran cantidad de información muy relevante para las empresas. A partir de la existencia de herramientas para el registro de datos las organizaciones han logrado obtener conocimiento.
Las relaciones de las empresas con sus clientes han evolucionado considerablemente con el correr del tiempo. Es así como las empresas para garantizar la efectividad del negocio hanrecurrido a elementos que le permitan entender que cuales son las necesidades de los clientes.
Definición
Una definición tradicional es la siguiente: “Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos” (Fayyad y otros, 1996).
Data Mining es el conjunto detécnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
El data mining es una tecnología compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con un gran software. Reúne las ventajas devarias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo.
El Data Mining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un depósito de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la inteligencia artificial y a las redes neuronales. Los datos son lamateria prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento
En términos más sencillos podríamos decir que el Data Mining es unprincipio de búsqueda a través de grandes bases de datos o conjunto de información con el fin de captar información relevante. En lo cotidiano, podemos apreciar la aplicación de la minería de datos en el caso de los registros de los hábitos de compra en supermercados. Además de su aplicación en muchas industrias.
Fundamentos del Data Mining
Las técnicas de Data Mining son el resultadode un largo proceso de investigación y desarrollo de productos.Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de negocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente maduras:
1.- Recolección masiva de datos.
2.- Potentes computadoras con multiprocesadores.
3.- Algoritmos de Data Mining.
Funcionamiento del Data Mining
El Data Mining permite buscarpatrones en los datos de forma automática o semiautomática sin tratar de verificar una hipótesis, sino más bien de generarla. El Data Mining permite buscar información sin la necesidad de que el usuario sospeche de que existe esa información.
Para descubrir el conocimiento es necesario realizar seis pasos:
1) Dejar claramente definido el problema que se busca resolver.
2) Seleccionar losdatos. Para que los datos entreguen información es necesario tomar una muestra amplia.
3) Se deben determinar de forma adecuada las unidades, categorías o clasificación de los datos.
4) Usar los algoritmos adecuados.
5) Análisis de resultados. Los resultados obtenidos deben tener relación con el problema planteado.
6) Presentación de los resultados obtenidos que le han proporcionado...
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