Mineria de datos

Resumen
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Ps con eso determinamos los grupos y las correlaciónes que existen entre los diferentes tinos de tweets

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Abstract
Introducción
Minería de datos
El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos,tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.
De forma general, los datos son lamateria prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Vea más diferencias entre datos, información y conocimiento.
Aunque endatamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales:
  Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.
 Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, lareducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.
  Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea quedebe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.
  Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar susdecisiones. 
En resumen, el datamining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debidoa que el producto final involucra "toma de decisiones".
En el artículo Data Mining: Torturando a los datos hasta que confiesen, Luis Carlos Molina proporciona una visión muy clarificadora sobre la minería de datos, incluyendo interesantes ejemplos de aplicaciones de la misma. Recomendamos su lectura.
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx
Concepto / Definicion / Introduccionde la mineria de textos como tecnica de recuperacion y organizacion de la informacion
Es imprescindible para entender lo que es la Mineria de Textos o Text Mining, tener claro antes lo que es el Data Mining: 
Este ultimo concepto surgió hace ya mas de cinco años para ayudar a la comprensión de los contenidos de las bases de datos. En cualquier acto de comunicación o de tratamiento de información,de lo que se trata es de adquirir conocimiento a partir de unos datos originales. Para el Data Mining los datos son la materia prima bruta a los que los usuarios dan un significado convirtiendolos en información que posteriormente sera tratada y utilizada por los especialistas para convertirlos en conocimiento. 
El data mining a conseguido reunir las ventajas de áreas como la Estadística, la...