Miner A De Datos


Minería de datos

Es un mecanismo de explotación, consistente en la búsqueda de información valiosa en grandes volúmenes de datos en otras palabras es el análisis de archivos y bitácoras detransacciones, trabaja a nivel del conocimiento con el fin de descubrir patrones, relaciones, reglas, asociaciones o incluso excepciones útiles para la toma de decisiones.


La Minería de Datos puede serdividida en:

Minería de datos predictiva (MDP): usa primordialmente técnicas estadísticas.

Minería de datos para el descubrimiento de conocimiento (MDDC): usa principalmente técnicas de inteligenciaartificial.


Aplicaciones de la Minería de datos

Aspectos climatológicos: predicción de tormentas, etc.
Medicina: encontrar la probabilidad de una respuesta satisfactoria a un tratamiento médico.Mercadotecnia: identificar clientes susceptibles de responder a ofertas de productos y servicios por correo, fidelidad de clientes, afinidad de productos, etc.
Inversión en casas de bolsa y banca:análisis de clientes, aprobación de préstamos, determinación de montos de crédito, etc.
Detección de fraudes y comportamientos inusuales: telefónicos, seguros, en tarjetas de crédito, de evasión fiscal,electricidad, etc.
Análisis de canastas de mercado: para mejorar la organización de tiendas, segmentación de mercado (clustering).
Determinación de niveles de audiencia: de programas televisivos.Industria y manufactura: diagnóstico de fallas.




Técnicas de minería de datos

Análisis Preliminar de datos usando Query tools: es el 1º paso de un proyecto de MD, se aplica una consulta SQL al conjuntode datos, para rescatar algunos aspectos visibles antes de aplicar las técnicas.
Técnicas de Visualización: son aptas para ubicar patrones en un conjunto de datos, puede usarse al comienzo de unproceso de MD para determinar la calidad de los datos.
Redes neuronales artificiales: son modelos predecibles, no lineales que aprenden a través del entrenamiento.
Reglas de Asociación: establecen...