Modelo De Anteproyecto

I. Título

Software con minería de datos.

II. Planteamiento del problema

I.1. Descripción del problema
Las empresas utilizan las bases de datos para todo, porque es importante en la toma de decisiones.
Algunas empresas generan al día demasiados datos de los cuales no todos son servibles.
Es aquí cuando es necesario utilizar los software con minería de datos, al querer explorar y darleun buen uso a los datos.
Para esto es necesario aprender a usar las herramientas del software.

II.2. Pregunta de investigación

* ¿Qué tan importante es utilizar software con minería de datos?

II.3. Objetivo de investigación

* Proponer la utilización del software para cualquier base de datos que se utilice, describir los diferentes software que existen y explicar lasherramientas que nos ofrece cada uno de ellos.

III. Importancia y justificación

IMPORTANCIA.-
Algunas empresas generan al día demasiados datos de los cuales no todos son servibles.
Es aquí cuando es necesario utilizar los software con minería de datos, al querer explorar y darle un buen uso a los datos.
Para esto es necesario aprender a usar las herramientas del software.

JUSTIFICACIÓN.-
Con unsoftware podemos darle mucha más eficiencia a la búsqueda de los datos que están almacenados en la base de datos.

IV. Marco teórico de la investigación

IV.1. Minería de datos (DATA MINING (DM))
Hoy en día es más frecuente la disponibilidad de grandes cantidades de datos, sobre todo en las empresas grandes, y es necesario el uso de herramientas informáticas para extraer adecuadamente lainformación, ya que dentro de estas enormes masas de datos, existe información oculta de gran importancia. Para esto es necesaria la minería de datos, para extraer la información adecuada almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos.

IV.1.1 Conceptos e historia
La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data miningo data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD. A finales de los ochenta solo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 existen más de100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones.
Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.

El data mining es una tecnología compuesta por etapas que integra varias áreas y que no se debe confundir con ungran software. Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o de inteligencia artificial, principalmente. Actualmente existen aplicaciones o herramientas comerciales de data mining muy poderosas que contienen un sinfín de utilerías que facilitan el desarrollo de un proyecto.

IV.1.2¿Qué es minería de datos?
La minería de datos es un proceso analítico diseñado para explorar grandes volúmenes de datos (generalmente datos de negocio y mercado) con el objeto de descubrir patrones y modelos de comportamiento o relaciones entre diferentes variables.

Desde un punto de vista académico el término data mining es una etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimientode bases de datos. Esta también se tomo como un sinónimo de KDD que es el conocimiento del descubrimiento de las bases de datos.

IV.1.3 Objetivos y características
La minería de datos tiene diversos objetivos y características entre ellas las siguientes:
* Explorar los datos que se encuentran en las profundidades de las bases de datos, como los almacenes de datos, que algunas veces...