Tecnico Superior Universitario

La minería de datos (Data Mining) consiste en la extracción de información que reside de manera implícita en los datos.
En el punto de arriba nos dice que solo muestra información
. Dichainformación es previamente desconocida y se espera que resulte útil para algún proceso. En resumen, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.
Bajo elnombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos.
Los siguientes pasos pueden considerasegenerales a casi cualquier proyecto de minería de datos:
* Selección del conjunto de datos, tanto en lo que se refiere a las variables dependientes, como a las variables objetivo, como posiblementeal muestreo de los registros de la base de datos.
* Análisis de las propiedades de dichos datos, en especial los histogramas, diagramas de dispersión, presencia de valores atípicos y ausencia dedatos (valores nulos).
* Transformación del conjunto de datos de entrada, considerando diversas formas de proceder en función del análisis previo, con el objetivo de prepararlo para aplicar latécnica de minería de datos que mejor se adapte a los datos y al problema.
* Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos, obteniendo el modelo predictivo, de clasificación o segmentación.
*Evaluar los resultados contrastándolos con un conjunto de datos (conjunto de validación) previamente reservado para validar la generalidad del modelo.
Si el modelo final no superara esta evaluaciónel proceso se podría repetir desde el principio o, si el experto lo considera oportuno, a partir de cualquiera de los pasos anteriores. Esta retroalimentación se podrá repetir cuantas veces seconsidere necesario hasta obtener un modelo válido.
Una vez validado el modelo, si resulta ser aceptable (proporciona salidas adecuadas y/o con márgenes de error admisibles) éste ya está listo para su...