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Índice:
I. Introducción: 2
II. Marco Teórico: 2
a. ¿Qué es Data Mining? 2
b. ¿Cuál es su metodología? 3
c. ¿Qué razones justifican su actual uso? 3
d. ¿Para qué sirve la Data Mining? 4
e. ¿Cómo se utiliza? 4
III. Estado del Arte: 5
IV. Desarrollo: 5
V. Conclusiones: 6
VI. Referencias: 6



I. Introducción:
Cuando hablamos de Data Mining muchos se preguntan ¿qué es? ¿Para qué sirve? ¿Cómo seutiliza? Entre otras tantas, sin embargo es una herramienta altamente utilizada para el análisis de la información, y no se limita solo a sistemas informáticos, si no que puede abarcar una gran gama de aspectos, ya sean de salud, sociedad, ciencia, ámbitos financieros, negocios, entre otros muchos aspectos, lo cuales requieren de un gran estudio de información.
Data Mining también se conoce comola minería de datos, utilizada para procesos estadísticos que te permitan conseguir información de una gran gama de temas de manera más eficaz lo que te permite un gran desarrollo a nivel informativo, ya es una realidad su uso, y la aplicación de la misma en la vida cotidiana.
II. Marco Teórico:
a. ¿Qué es Data Mining?
La mayoría de las industrias poseen una gran cantidad de información almacenadaen sus computadores, la cual puede ser o no ser relevante para la empresa al momento de trabajar en un determinado tema, sin embargo al realizar una búsqueda puede ser muy complicado encontrar la información correcta, el no poseer una estructura que te permita visualizar de mejor manera todos estos datos, es un problema que se puede presentar; en estos momentos es cuanto la minería de datos (DataMining) actúa; para ser más específicos nos referimos a que la información más relevante es extraída de manera automática, optimizando de esta manera el trabajo. Pero más que esto, al referirnos a data mining, queremos decir que es el análisis de datos desde diferentes perspectivas, procurando reducir el número de resultados a segmentos de información útiles, permitiendo así a las personasanalizar datos desde diferentes ángulos o dimensiones, categorizándolos y resumiendo las relaciones identificadas. Con ello es posible encontrar las relaciones que pueden presentarse entre sucesos:
Datos + Estadísticas = Información
Los datos se necesitan para trabajar en base a observaciones, y las estadísticas indican las posibles situaciones, en un ejemplo conciso teneos que al tener una grancompra de pañales y cervezas en un día domingo, se puede establecer que la razón de ello son compras en parejas, lo que si se utiliza por la empresa que está realizando el estudio, puede llevar a realizar un plan que beneficie la economía de la empresa, al implementar alguna medida con la información que le entrego el análisis hecho por la DM.




b. ¿Cuál es su metodología?
Clasificación: Mediante laclasificación se busca encontrar un modelo que pueda predecir el comportamiento de una variable a partir de sus características. Sin embargo dentro de la clasificación se debe cumplir con ciertos criterios, tales como:
Criterio de Laplace: Conocido como criterio de razón insuficiente, es decir no tenemos como asegurar que un estado puede presentarse antes que otros, lo que se entiende como quetodos poseen la misma probabilidad de ocurrencia, y para seleccionar la opción debemos pensar en todos con una misma probabilidad y escoger aquella que tiene un pago esperado máximo.
Criterio de Wald: Este criterio hace referencia a un pensamiento pesimista o conservador, puesto que siempre esperan lo peor que pueda ocurrir al decisor cuando valla a realizar alguna elección, por ello que se conozcatambién cm el criterio maximin.
Criterio de Hurwicz: Consiste en un criterio intermedio entre los dos criterios ya mencionados, debido a que nadie puede considerarse extremadamente pesimista y optimista, por lo que Hurwicz plantea que el decisor debe ordenar las alternativas de acuerdo con una medida ponderada de los niveles de seguridad y optimismo.
Criterio de Savage: Este criterio platea que...