Trabajos

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MINERÍA DE DATOS
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CONCEPTO E HISTORIA
La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería dedatos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.
Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases dedatos.
Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.

Aunque desde un punto de vista académico el término data mining es una etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción deconocimiento en bases de datos, (mencionado en el capítulo anterior) en el entorno comercial, así como en este trabajo, ambos términos se usan de manera indistinta. Lo que en verdad hace el data mining es reunir las ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo, principalmente usando como materia prima las basesde datos. Una definición tradicional es la siguiente: Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos (Fayyad y otros, 1996). Desde el punto de vista empresarial, lo definimos como: La integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un conocimientoobtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión (Molina y otros, 2001).
La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeologycon la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, RakeshAgrawal,GioWiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron

MINERIA DE DATOS - DATA MINING

Consolidar los términos de data mining y KDD.A finales de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 existen más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones. Las listas de discusión sobre este tema las formaninvestigadores 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 un gran software. Durante el desarrollo de un proyecto de este tipo se usan diferentes aplicaciones software en cada etapa que pueden serestadísticas, 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. Sin embargo, casi siempre acabancomplementándose con otra herramienta.
La data mining es la etapa de descubrimiento en el proceso de KDD: Pasoconsistente en el uso de algoritmos concretos que generan una enumeración de patrones a partir de los datos pre procesados (Fayyad et al 1996) Aunque se suelen usar indistintamente los términos KDD y Minería de Datos.

Los Fundamentos del Data Mining

Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investigación y desarrollo de productos. Esta evolución comenzó cuando los...