Inteligencias ejecutivas
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Publicado: 14 de octubre de 2010
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Minería de datos
De Wikipedia, la enciclopedia libre
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La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información quereside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.
Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las basesde datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos.
Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción,clasificación y segmentación.
|Contenido |
|[ocultar] |
|1 Proceso |
|2 Protocolo de un proyecto de minería de datos|
|3 Técnicas de minería de datos |
|4 Ejemplos de uso de la minería de datos |
|4.1 Negocios |
|4.1.1 Hábitos de compra en supermercados|
|4.1.2 Patrones de fuga |
|4.1.3 Fraudes |
|4.1.4 Recursos humanos |
|4.2 Comportamiento en Internet ||4.3 Terrorismo |
|4.4 Juegos |
|4.5 Ciencia e Ingeniería |
|4.5.1 Genética |
|4.5.2Ingeniería eléctrica |
|4.5.3 Análisis de gases |
|5 Minería de datos y otras disciplinas análogas |
|5.1 De la estadística |
|5.2 De lainformática |
|6 Minería de datos basada en teoría de la información |
|7 Tendencias |
|8 Referencias |
|9 Véase también|
|10 Enlaces externos |
[pic]Proceso [editar]
Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos generales:
1. Selección del conjunto de datos, tanto en lo que se refiere a las variables dependientes, como a las variables...
Minería de datos
De Wikipedia, la enciclopedia libre
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La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información quereside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.
Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las basesde datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos.
Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción,clasificación y segmentación.
|Contenido |
|[ocultar] |
|1 Proceso |
|2 Protocolo de un proyecto de minería de datos|
|3 Técnicas de minería de datos |
|4 Ejemplos de uso de la minería de datos |
|4.1 Negocios |
|4.1.1 Hábitos de compra en supermercados|
|4.1.2 Patrones de fuga |
|4.1.3 Fraudes |
|4.1.4 Recursos humanos |
|4.2 Comportamiento en Internet ||4.3 Terrorismo |
|4.4 Juegos |
|4.5 Ciencia e Ingeniería |
|4.5.1 Genética |
|4.5.2Ingeniería eléctrica |
|4.5.3 Análisis de gases |
|5 Minería de datos y otras disciplinas análogas |
|5.1 De la estadística |
|5.2 De lainformática |
|6 Minería de datos basada en teoría de la información |
|7 Tendencias |
|8 Referencias |
|9 Véase también|
|10 Enlaces externos |
[pic]Proceso [editar]
Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos generales:
1. Selección del conjunto de datos, tanto en lo que se refiere a las variables dependientes, como a las variables...
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