DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO EN BD (KDD)

Knowledge Discovery in Databases (KDD)
se combinan descubrimiento y análisis.
preprocesar los datos, hacer minería de datos (data mining) y presentar resultados
Etapas del proceso
1. Selección.
  1. Preprocesamiento/limpieza.
    1. Transformación/reducción.
      1. Minería de datos (data mining).
        Interpretación/evaluación.
        visualización de los patrones extraídos
        verificar y resolver conflictos potenciales
        predictivos o descriptivos
      2. (noisy data)
        La reducción horizontal implica la eliminación de tuplas idénticas
      3. errores humanos, a cambios en el sistema, a información no disponible a tiempo
    2. analiza la calidad de los datos
    3. (missing y empty), datos nulos, datos duplicados
Ténicas de detección de errores
1. Valores admisibles
  1. Valores faltantes
    1. Valores extremos
      1. Violación de reglas o restricciones
        Inconsistencias o redundancia
        Obsolescencias de los datos
KDD es usado para…
1. Descripción o caracterización de fenómenos
2. descubrimiento de patrones y tendencias en los datos
3. Análisis de grupos o conglomerados
4. Respuestas y preguntas
5. Realizar inferencias y predicciones

Resumen del Recurso

	Creado por Antonio Nicolás García hace más de 4 años