Mineria de datos

bases de datos Minería de Datos

Minería de Datos
Erika Vilches González e Iván A. Escobar Broitman

En la actualidad, muchas de las decisiones importantes que se toman alrededor del mundo se basan en observaciones y/o eventos que han sido previamente registrados de alguna forma en una base o modelo de datos. Esta información puede llevar a analistas de mercado a tomar decisiones en cuanto ala compra o venta de acciones, a médicos que trabajan en clínicas de fertilización a decidir entre diferentes muestras de embriones cuyas sesenta propiedades pueden determinar cual sería la mejor opción para transferirlos al útero de una mujer y tener probabilidades exitosas de embarazo y a granjeros a decidir cuales son sus muestras de ganado más útiles a preservar antes de la próxima venta otrueque.

E

n la gran mayoría de las situaciones, los datos que se llegan a almacenar pueden contener demasiadas propiedades o atributos que causan que la información sea complicada de visualizar a primera instancia. En otros casos estas bases de datos pueden llegar a almacenar miles o millones de instancias de datos, las cuales pueden llegar a variar después de cientos o miles de muestras.Muchos de estos datos pueden llegar a pasar desapercibidos por el ser humano y a estar siempre presentes en las más difíciles y críticas situaciones. ¿Cómo reconocer información que a plena vista no se puede distinguir? ¿Qué técnicas podemos utilizar para tratar de distinguir esta información de nuestras bases de datos?

Minería de datos

La minería de datos es la extracción de informaciónimplícita, desconocida o previamente ignorada, que puede ser potencialmente útil, de un conjunto de datos. Se puede considerar a la minería de datos como una colección de diferentes técnicas que sirven para inducir el cono-

cimiento e información de una manera estructurada de un gran conjunto de datos. A la minería de datos se le conoce en inglés como Data Mining y también se le relaciona con eldescubrimiento del conocimiento en bases de datos conocido como Knowledge Data Discovery (KDD). La minería de datos tiene una incidencia en diferentes disciplinas como la estadística, la inteligencia artificial, los aprendizajes de máquina, el reconocimiento de patrones, etc. Ésta se basa en diferentes tipos de técnicas como redes neuronales artificiales, árboles de decisión, algoritmos genéticos, elmétodo del vecino más cercano y las reglas de inducción, entre otras. Algunos autores definen a la minería de datos como el proceso de extraer información válida, novedosa, comprensible y potencialmente útil de un conjunto de datos. Si bien es importante descubrir esta información de un conjunto de datos, también es muy importante tener claro cuál es el significado de lo que estamos buscando parapoder interpretar de una manera más eficiente la información. No sólo es importante encontrar nueva información en nuestras bases de datos, sino que tam-

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bién nos es de mucha utilidad comprender los nuevos avances y resultados. Para ello debemos tomar las siguientes consideraciones. Cuando hablamos de información,estamos hablando de diferentes niveles de datos, los cuales se muestran a continuación: • • • • Datos: nivel básico, contenido bruto. Información: manipulación de variables. Conocimiento: atribución de causas. Sabiduría: saber entender el conocimiento. o interesante puede ser la información que los mismos datos arrojan. Es muy importante cuando hablamos de minería de datos, que se considere que lainformación que va a presentar el resultado de dicha minería tenga un grado de novedad. Lo que normalmente se busca en estos casos es encontrar información que previamente era desconocida. Para ello debemos tomar en cuenta las verdades universales que están definidas por la sociedad y la materia en la cual se está aplicando minería de datos, y agregar los conceptos que el ser humano puede...