Mineria Datos

TRABAJO-CIS-XB

UNIVERSIDAD
NACIONAL
DE LOJA
´
Area
de la Energ´ıa las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables

Carrera de Ingenier´ıa en Sistemas

MINER´IA DE DATOS
Y WEKA

DEBER INDIVIDUAL

Alumna:
Herrera Paredes, Karla Katherine.

Docente: Ing. Paz-Arias, Henry-Patricio.

Loja-Ecuador
2014

MINER´IA DE DATOS

1.
1.1.

Introducci´
on

La miner´ıa de datos en la actualidad se haconvertido en una herramienta importante
en las ciencias de la computaci´on la cual intenta indagar en grandes vol´
umenes de datos.
El objetivo principal de la miner´ıa de datos consiste en extraer informaci´on y transformarla en una estructura comprensible para su posterior uso. La miner´ıa de datos (la etapa
de an´alisis del ”Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos”proceso o KDD), unsubcampo interdisciplinario de ciencias de la computaci´on , es el proceso de c´alculo de
descubrir patrones en grandes conjuntos de datos involucra m´etodos en la intersecci´on
de la inteligencia artificial , aprendizaje autom´atico , las estad´ısticas y los sistemas de
bases de datos . El objetivo general del proceso de miner´ıa de datos consiste en extraer
informaci´on de un conjunto de datos y latransforman en una estructura comprensible
para su uso posterior. Aparte de la etapa de an´alisis crudo, se trata de bases de datos
y gesti´on de datos de los aspectos, los datos de pre-procesamiento , el modelo y la inferencia consideraciones, m´etricas Intereses, complejidad consideraciones, el procesamiento
posterior de las estructuras descubiertas, la visualizaci´on y actualizaci´on en l´ınea.

1.2.

Definici´
on

La miner´ıa de datos (datamining), es el conjunto de t´ecnicas y tecnolog´ıas que permiten
explorar grandes bases de datos, de manera autom´atica o semiautom´atica, con el objetivo
de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de
los datos en un determinado contexto. La miner´ıa de datos se la define como la extracci´on
no trivial deinformaci´on impl´ıcita, previamente desconocida y potencialmente u
´til, a
partir de datos. De igual forma se considera la integraci´on de un conjunto de a´reas que
tienen como prop´osito la identificaci´on de un conocimiento obtenido a partir de las bases
de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisi´on.

1.3.

Caracter´ısticas de la Miner´ıa de Datos

Entre las principalescaracter´ısticas de la Miner´ıa de Datos tenemos
Explorar los datos que se encuentran en las profundidades de las bases de datos, o
almacenes de datos, que algunas veces contienen informaci´on almacenada durante
varios a˜
nos.
El entorno de la miner´ıa de datos suele tener una arquitectura cliente-servidor.
Las herramientas de la miner´ıa de datos ayudan a extraer el mineral de la informaci´on enterrado enarchivos corporativos o en registros p´
ublicos archivados.
Las herramientas de la miner´ıa de datos se combinan f´acilmente y pueden analizarse
y procesarse r´apidamente.
La miner´ıa de datos produce cinco tipos de informaci´on: asociaciones, secuencias,
clasificaciones, agrupamientos, pron´osticos.
2

1.4.

Proceso de la Miner´ıa de datos

Figura 1: Proceso de la Miner´ıa de Datos
Los pasos a seguirpara la realizaci´on de un proyecto de miner´ıa de datos son:
1. Determinaci´
on de los Objetivos:Trata sobre la delimitaci´on de los objetivos que
el cliente desea
2. Preprocesamiento de los Datos:Se refiere a la selecci´on, la limpieza, el enriquecimiento, la reducci´on y transformaci´on de las bases de datos.
3. Determinaci´
on del Modelo:Se comienza realizando unos an´alisis estad´ısticos delos datos y despu´es se lleva a cabo una visualizaci´on gr´afica de los mismos para
tener una primera aproximaci´on. Seg´
un los objetivos planteados y la tarea que debe
llevarse a cabo son los algoritmos a utilizarse.
4. An´
alisis de los Resultados:Verifica si los resultados obtenidos son coherentes con
los obtenidos por el an´alisis y la visualizaci´on gr´afica. Y el cliente determina si le...