Miner A De Datos 2

Introducción
Hoy día nuestra sociedad genera grandes cantidades de información que unido al aumento de las capacidades de almacenamiento, han hecho que todo tipo de organizaciones puedan disponerde una gran cantidad y variedad de datos relativos a su actividad diaria. Esta información ofrece a la empresa una visión perspectiva (qué se está haciendo y cómo se está haciendo) y prospectiva (cómopuede evolucionar la organización en un futuro a corto‐medio plazo) y es por ello por lo que tiene una función vital en el proceso de toma de decisiones.  
Sin embargo mucha de la informaciónrecogida en las bases de datos no se encuentra bien estructurada resultando difícil de explotar desde el punto de vista estadístico por lo que para su utilización es necesario un proceso de tratamiento yanálisis exhaustivo de los datos allí recogidos que llamaremos minería de datos.
La minería de datos se engloba dentro de un proceso más amplio conocido como extracción de conocimiento en bases de datos,si bien algunas veces y debido a que la frontera entre ambos conceptos no es clara, suelen utilizarse como sinónimos.
Actualmente existen varios paquetes y complementos, cada uno con sus propiascaracterísticas, que permiten aplicar diferentes técnicas de minería de datos al conjunto de datos con el que trabajemos. Presentamos en esta exposición WEKA.

Minería de datos:
Es un subproceso de uproceso general denominado KDD (KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES) el cual consiste en la aplicación de técnicas en grandes volúmenes de datos para descubrir información útil, aplicable y no trivial, conla cual describir patrones y relaciones.

Para obtener estos patrones y poder conseguir información relevante y de utilidad, la minería de datos dispone de varios métodos y algoritmos, que aplicados agrandes cantidades de datos son capaces de descubrir estos nuevos patrones y tendencias ocultas.
Estos métodos se pueden clasificar en dos grandes grupos, según la información que obtenemos al...