Informe Sobre Data Mining

Data Mining

Presentación:
El objetivo principal de este informe es dar a conocer el significado, definición, utilidades y características de un tema en específico en este caso, se podrá encontrar todo aquello relacionado con la minería de datos, (mejor conocido como Data Mining) su historia y su evolución a través del tiempo. Teniendo en cuenta que el informe es un escrito que poseecaracterísticas singulares dependiendo de su tipo, y su objetivo es comunicar un hecho o pensamiento; En este informe se utilizará las fuentes y la estructura necesaria para no solo informar, si no también describir detalladamente la idea comunicada.
Bajo el nombre de minería de datos o data mining, se engloba todo un conjunto de técnicas complejas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable,implícito en las bases de datos. Está en una gran parte, relacionado con la supervisión de procesos industriales debido a que resulta muy útil y sencillo para aprovechar los datos almacenados en todas las bases de datos; esto es básicamente lo que se podrá observar y analizar detalladamente en este informe sobre data mining.

















Tabla De Contenido.

1- Introducción2- Antecedentes

3- Objetivo General
3.1- Objetivo especifico
3.2- Alcance

4-Problema/Justificación

5-Desarrollo/Hallazgos

6-Metodología usada

7-Conclusiones

8-Referencias Bibliograficas

9-Anexos: Gráficos del funcionamiento o proceso de Data Mining.







1-Introducción
No existe una única definición exacta del término Data Mining (DM). Se puede decir que DM serefiere a un conjunto de métodos estadísticos que proporcionan información cuando se dispone de muchos datos, es por eso que se le denomina también minería de datos. Esta idea de Data Mining se puede llevar a cabo así:
Datos + Estadística → Información
Este esquema se puede interpretar como, los datos bien recogidos, mas una estadística bien aplicada resulta una información clara y ordenada.Generalmente, el Data Mining es el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas con el objetivo de resumir los datos en pequeños segmentos de información útiles. El DM permite a los usuarios analizar datos desde diferentes dimensiones o ángulos, clasificándolos en categorías y resumiendo las relaciones identificadas.
Con estas técnicas es posible, a veces, hacer evidente las relaciones ocultasentre sucesos.

2-Antecedentes
La idea de data Mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data Mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros,empezaron a consolidar los términos de data mining. A finales de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 existen más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones.
Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personaspertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.




3-Objetivo General
El objetivo general, es observar, mostrar, dar conocer, y entender el tema por completo acerca de los conceptos básicos y todo aquello relacionado con el Data Mining o minería de datos


3.1-Objetivo Específico
Es dar a entender y causar en el lector un ambiente de conocimiento con respecto a todo lo relacionado con eldata mining o minería de datos, ya sean sus características, sus utilidades y sus beneficios.

3.2-Alcance
El nombre de Data Mining deriva de las similitudes entre buscar valiosa información de negocios en grandes bases de datos
Dadas bases de datos de suficiente tamaño y calidad, la tecnología de Data Mining puede generar nuevas oportunidades de negocios al proveer estas capacidades:...