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La minería de datos se define como la extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil, a partir de datos.

En la actual sociedad de la información, donde cada día a día se multiplica la cantidad de datos almacenados casi de forma exponencial, la minería de datos es una herramienta fundamental para analizarlos y explotarlos de forma eficazpara los objetivos de cualquier organización. La minería de datos se define también como el análisis y descubrimiento de conocimiento a partir de datos.
La minería de datos hace uso de todas las técnicas que puedan aportar información útil, desde un sencillo análisis gráfico, pasando por métodos estadísticos más o menos complejos, complementados con métodos y algoritmos del campo de lainteligencia artificial y el aprendizaje automático que resuelven problemas típicos de agrupamiento automático, clasificación, predicción de valores, detección de patrones, asociación de atributos, etc. Es, por tanto, un campo multidisciplinar que cubre numerosas áreas y se aborda desde múltiples puntos de vista, como la estadística, la informática (cálculo automático) o la ingeniería.
Tradicionalmente,las técnicas de minería de datos se aplicaban sobre información contenida en almacenes de datos. No obstante, actualmente está cobrando una importancia cada vez mayor la minería de datos desestructurados como es la información contenida en ficheros de texto (text mining), en Internet (web mining), etc. Además, hoy en día han surgido otras necesidades de tipo operativo, como la integración de losresultados obtenidos en los sistemas de información en línea, con la exigencia, por tanto, de que los procesos funcionen prácticamente en tiempo real, por ejemplo, la alerta temprana frente a alarmas en una cadena de montaje, la detección instantánea del fraude en operaciones bancarias, un sistema de recomendación de productos en una tienda en línea, etc.
Una aplicación especial de la minería dedatos es la minería web (o minería de uso de la web, web mining) que consiste en extraer información y conocimiento útil específicamente de la actividad de un sitio web: análisis de tráfico (visitas y visitantes), contenidos más accedidos, procedencia, tipo de usuarios, navegadores y sistemas operativos, reglas de asociación entre páginas (tasa de conversión)...
7. Tendencias
La Minería de Datosha sufrido transformaciones en los últimos años de acuerdo con cambios tecnológicos, de estrategias de marketing, la extensión de los modelos de compra en línea, etc. Los más importantes de ellos son:
* La importancia que han cobrado los datos no estructurados (texto, páginas de Internet, etc.)
* La necesidad de integrar los algoritmos y resultados obtenidos en sistemas operacionales,portales de Internet, etc.
* La exigencia de que los procesos funcionen prácticamente en línea (por ejemplo, que frente a un fraude con una tarjeta de crédito).
* Los tiempos de respuesta. El gran volumen de datos que hay que procesar en muchos casos para obtener un modelo válido es un inconveniente; esto implica grandes cantidades de tiempo de proceso y hay problemas que requieren unarespuesta en tiempo real.
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MINERÍA DE DATOS Y SU APLICACIÓN
en la investigación de mercadosLas empresas han comenzado a explotar la creciente cantidad de datos en línea para tomar mejores decisiones sobre sus actividades, como  los artículos de los que hay que tener existencias y la mejor manera de llegar a los clientes para incrementar las ventas, pero algunas consultasllegan a ser más complicadas.
Actualmente, las empresas y organismos no deben limitarse a solo acumular información en almacenes de datos, sino que deben sacar el mayor provecho de dicha información, identificar y extraer el conocimiento oculto en los almacenes de datos. La minería de datos es una de las mejores opciones para obtener patrones y tendencias significativos en un basto conjunto de...