Tecnicas de mineria de datos
Páginas: 2 (471 palabras)
Publicado: 16 de septiembre de 2010
TECNICAS DE MINERIA DE DATOS
Es un mecanismo de explotación, consistente en la búsqueda de información valiosa en grandes volúmenes de datos. Está muy ligada a las bodegas de datos queproporcionan la información histórica con la cual los algoritmos de minería de datos tienen la información necesaria para la toma de decisiones.
La minería de datos puede ser dividida en:
* Mineríade datos predictiva (mdp): usa primordialmente técnicas estadísticas.
* Minería de datos para descubrimiento de conocimiento (mddc): usa principalmente técnicas de inteligencia artificial
Sedenomina minería de datos (data mining) al análisis de archivos y bitácoras de transacciones, trabaja a nivel del conocimiento con el fin de descubrir patrones, relaciones, reglas, asociaciones o inclusoexcepciones útiles para la toma de decisiones.
Por ejemplo, qué productos se comercializan mejor en la temporada navideña, en qué regiones es productivo sembrar café, qué áreas de una zona urbanaincrementarán su demanda de escuelas primarias.
Por eso la minería de datos revela patrones o asociaciones que usualmente nos eran desconocidas, se la ha llamado también Descubrimiento deConocimiento, este tiene sus inicios en el Aprendizaje Automático o la Estadística.
Un proceso de apoyo a la toma de decisiones de negocio debe incluir 2 componentes: el de verificación, y el dedescubrimiento.
El análisis de verificación nos permite obtener conclusiones basadas en el comportamiento pasado.
La minería de datos con enfoque en el descubrimiento, puede ayudar a descubrir nuevasoportunidades de negocio.
El análisis de verificación nos ayuda a confirmar o rechazar los "descubrimientos" obtenidos con el nuevo enfoque.
La minería es un tema para grandes bases de datos, ayudaa descubrir a estas bases información rápida. Es una herramienta relacionada directamente al negocio.
Se empieza a hablar de minería de datos cuando en el mercado se pone atención en el producto y...
Es un mecanismo de explotación, consistente en la búsqueda de información valiosa en grandes volúmenes de datos. Está muy ligada a las bodegas de datos queproporcionan la información histórica con la cual los algoritmos de minería de datos tienen la información necesaria para la toma de decisiones.
La minería de datos puede ser dividida en:
* Mineríade datos predictiva (mdp): usa primordialmente técnicas estadísticas.
* Minería de datos para descubrimiento de conocimiento (mddc): usa principalmente técnicas de inteligencia artificial
Sedenomina minería de datos (data mining) al análisis de archivos y bitácoras de transacciones, trabaja a nivel del conocimiento con el fin de descubrir patrones, relaciones, reglas, asociaciones o inclusoexcepciones útiles para la toma de decisiones.
Por ejemplo, qué productos se comercializan mejor en la temporada navideña, en qué regiones es productivo sembrar café, qué áreas de una zona urbanaincrementarán su demanda de escuelas primarias.
Por eso la minería de datos revela patrones o asociaciones que usualmente nos eran desconocidas, se la ha llamado también Descubrimiento deConocimiento, este tiene sus inicios en el Aprendizaje Automático o la Estadística.
Un proceso de apoyo a la toma de decisiones de negocio debe incluir 2 componentes: el de verificación, y el dedescubrimiento.
El análisis de verificación nos permite obtener conclusiones basadas en el comportamiento pasado.
La minería de datos con enfoque en el descubrimiento, puede ayudar a descubrir nuevasoportunidades de negocio.
El análisis de verificación nos ayuda a confirmar o rechazar los "descubrimientos" obtenidos con el nuevo enfoque.
La minería es un tema para grandes bases de datos, ayudaa descubrir a estas bases información rápida. Es una herramienta relacionada directamente al negocio.
Se empieza a hablar de minería de datos cuando en el mercado se pone atención en el producto y...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.