21316853
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Mind Map by jose torres cardenas, updated more than 1 year ago
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Created by María Molina
over 8 years ago
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Copied by jose torres cardenas
almost 5 years ago
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MINERÍA DE DATOS
- Antecedentes
- Años 50
- Preparaban
resúmenes de
información
- Preparaban
resúmenes de
información
- Años 60
- Nacen los gestores de
bases de datos
- Nacen los gestores de
bases de datos
- Años 70
- Administración de
Bases de datos
- Administración de
Bases de datos
- 1989
- KDD (Knowledge Discovery in
Databases), Modelo que
describe patrones de acuerdo a la
información.
- Intenta
- Explicar ese patrón
en los datos.
- Explicar ese patrón
en los datos.
- Intenta
- KDD (Knowledge Discovery in
Databases), Modelo que
describe patrones de acuerdo a la
información.
- 2017
- Integración de:
- Estadística,
computadora
moderna, Big
data,etc.
- Estadística,
computadora
moderna, Big
data,etc.
- Integración de:
- Años 50
- Modelo Estadístico
- Proceso de Minería de datos:
- Pre-Porcesado
- Selección de Características
- Extracción de Conocimiento
- se obtienen patrones de
comportamiento de la relación entre
variables. (Obtención del Modelo)
- Evaluación
- Comprobar que las conclusiones sean validas y
satisfactorias.
- Comprobar que las conclusiones sean validas y
satisfactorias.
- se obtienen patrones de
comportamiento de la relación entre
variables. (Obtención del Modelo)
- Elige variables más influyentes
en el problema
- Extracción de Conocimiento
- Se filtran los datos y obtienen muestras
de los mismos.
- Selección de Características
- Pre-Porcesado
- Proceso de Minería de datos:
- Aplicaciones actuales
- Marketing
- Comercio Minorista
- Banco
- Medicina
- Televisión y radio
- Pronóstico, predicción y regresión
- Pronóstico, predicción y regresión
- Televisión y radio
- Medicina
- Banco
- Comercio Minorista
- Técnicas formales
como:
- Marketing
- es
- Proceso de analizar datos de
diferentes perspectivas
- Tiene como
objetivo:
- Resumir los datos en
Segmentos de información
Útiles
- Resumir los datos en
Segmentos de información
Útiles
- Tiene como
objetivo:
- Proceso Técnico,
automatico o
semiautomático.
- Analiza informacion dispersa para:
- Dar sentido a la
información y convertirla
en conocimiento.
- IDEA GENERAL
- IDEA GENERAL
- Dar sentido a la
información y convertirla
en conocimiento.
- Analiza informacion dispersa para:
- Proceso de analizar datos de
diferentes perspectivas
- Ayuda a Descubrir:
- Relaciones, tendencias,
desviaciones,patrones y
trayectorias ocultas de las variables.
- Con el Próposito de:
- Soportar el proceso de toma
de decisiones con mayor
conocimeinto.
- Soportar el proceso de toma
de decisiones con mayor
conocimeinto.
- Con el Próposito de:
- Relaciones, tendencias,
desviaciones,patrones y
trayectorias ocultas de las variables.
- Combina:
- Estadística, Inteligencia Artificial y
Aprendizaje Automático.
- Posibilita:
- Limpirar datos de ruidos y
repeticiones
- Evalúa resultados base al conocimiento adquirido.
- Eficiente toma de desiciones.
- Eficiente toma de desiciones.
- Evalúa resultados base al conocimiento adquirido.
- Limpirar datos de ruidos y
repeticiones
- Posibilita:
- Estadística, Inteligencia Artificial y
Aprendizaje Automático.
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