Resumen Data Mining

Inteligencia de Negocios

Data Mining

Cátedra: Ernesto Chinkes
Inteligencia de Negocios

Esquema de la clase
1. Data Mining – Qué es?

2. Análisis exploratorio y
confirmatorio

4.Modelos y Técnicas

3. Proceso

5. Aspectos Éticos

Cátedra: Ernesto Chinkes
Inteligencia de Negocios

Data Mining - Qué es?

Datos
Exploración y Análisis
de grandes volúmenes de DatosInformación
Dar Sentido

Utilización de técnicas y herramientas
que automatizan ciertos procesos en la
creación y validación de modelos
descriptivos y predictivos.

Conocimiento

Cátedra:Ernesto Chinkes
Inteligencia de Negocios

Data Mining - Qué es?

Proceso de aplicar técnicas automáticas
sin intervención humana
Proceso iterativo e interactivo en donde
los usuarios tienen unaparticipación
fundamental

Cátedra: Ernesto Chinkes
Inteligencia de Negocios

Análisis confirmatorio y exploratorio
Pregunta
(Problema de
Investigación)

Recolección de
Datos

DiseñoAnálisis
Diseño
Modelado

Recolección de
Datos
Respuestas
Validacion
Análisis

Respuesta

Cátedra: Ernesto Chinkes
Inteligencia de Negocios

Data Mining - Proceso

Comprensión de losobjetivos de negocios
y evaluación de la
situación actual

Comprensión
del Negocio

Comprensión
de los Datos

Evaluación y ejecución de acciones
relacionadas con la información
obtenida.Verificación del Modelo
con los resultados de esas
acciones.

Preparación
de los Datos

Ejecución de
Acciones

Interpretación de los resultados
y evaluación del modelo en el
contexto delos objetivos de
negocio establecidos en la
primera fase.

Comprensión de los datos y
determinación de los requerimientos
de información necesarios.
Identificación de la información
relacionadacon el problema.

Construcción
del Modelo

Testeo y
Evaluación

Datos
Selección
Limpieza
Transformación
Construcción del Modelo
con técnicas y
herramientas
de Data Mining:
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