Mineria de Datos

MINERÍA DE DATOS
La minería de datos (es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in
Databases" o KDD), es un campo de las ciencias de la computación
referido al proceso que intenta descubrirpatrones en grandes volúmenes
de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial,
aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El
objetivo general delproceso de minería de datos consiste en extraer
información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura
comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en
bruto, queinvolucra aspectos de bases de datos y gestión de datos,
procesamiento de datos, el modelo y las consideraciones de inferencia,
métricas de Intereses, consideraciones de la Teoría de la complejidadcomputacional, post-procesamiento de las estructuras descubiertas, la
visualización y actualización en línea.

TAREA DE LA MINERÍA DE DATOS
La tarea de minería de datos real es el análisisautomático o semiautomático de grandes cantidades de datos para extraer patrones
interesantes hasta ahora desconocidos, como los grupos de registros de
datos (análisis cluster), registros poco usuales (ladetección de
anomalías) y dependencias (Asociación Minera regla). Esto
generalmente implica el uso de técnicas de bases de datos como los
índices espaciales. Estos patrones pueden entonces servisto como una
especie de resumen de los datos de entrada, y puede ser utilizado en el
análisis adicional o, por ejemplo, en la máquina de aprendizaje y análisis
predictivo.

PROCESO DE LA MINERÍADE DATOS
Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos
generales:
•

Selección del conjunto de datos, tanto en lo que se refiere a las variables
objetivo (aquellas que sequiere predecir, calcular o inferir), como a las
variables independientes (las que sirven para hacer el cálculo o proceso),
como posiblemente al muestreo de los registros disponibles.

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