Minería de Datos

ES
1. Conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática
  1. CON EL OBJETIVO
    1. Encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
SURGE PARA
1. Ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos
  1. CON EL FIN
    1. Hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.
UTILIZA
1. • Tecnología Tecnología de Bases de Datos • Estadística • Aprendizaje automático • Cómputo de alto rendimiento • Reconocimiento de patrones • Redes Neuronales
  1. PERSPECTIVA
    1. Énfasis en Eficiencia y Escalabilidad para grandes bases de datos
SE UTILIZA PARA:
1. PREDECIR
  1. Utilizar algunas variables o campos en una base de datos para predecir valores desconocidos o futuros.
2. DESCRIBIR
  1. Encontrar patrones que d ib escr an la información (interpretables por el hombre)
SUS TAREAS SON:
1. Clasificación
2. Regresión
3. Agrupamiento o clustering
4. Sumarización
5. Modelos de dependencias
6. Detección de cambios y desviaciones
7. Asociación
8. Análisis de Evolución
CLASIFICACIÓN
1. Datawarehouse
2. Transaccional
3. Relacional
COMPONENTES DE UNA MINERIA DE DATOS
1. Modelo de representación
2. Modelo de evaluación
3. Método de búsqueda
MODELOS DE REPRESENTACIÓN
1. Árbol de decisiones
2. Lógica de primer grado
3. Gráfico
MODELOS DE EVALUACIÓN
1. ¿Útil?
2. ¿Novedoso?
3. ¿Entendible?
4. ¿Efectivo para predecir?
5. ¿Medidas objetivas?

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