Mineria datos vallejos

Universidad Nacional del Nordeste
Facultad de Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensura
Trabajo de Adscripción
Minería de Datos
Adscripta: Soﬁa J. Vallejos - L.U.: 37.032
Materia: Diseño y Administración de Datos
Director: Mgter. David Luis la Red Martínez
Licenciatura en Sistemas de Información
Corrientes - Argentina
2006

Índice General
1 Inteligencia de Negocios 1
1.1 Business Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 ¿Qué es Business Intelligence? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Componentes de Business Intelligence . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Introducción 5
2.1 Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD) . 5
2.2 Concepto del KDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.1 Metas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3 Relación con otras disciplinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4 El proceso de KDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 Mineria de Datos - Data Mining 11
3.1 Conceptos e Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1.1 Los Fundamentos del Data Mining . . . . . . . . . . . . 12
3.2 Principales características y objetivos de la Minería de Datos . 13
3.3 El Alcance de Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.4 Una arquitectura para Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . 16
4 Fases de un Proyecto de MD y Aplicaciones de Uso 17
4.1 Fases de un Proyecto de Minería de Datos . . . . . . . . . . . . 17
4.1.1 Filtrado de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.1.2 Selección de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.1.3 Algoritmos de Extracción de Conocimiento . . . . . . . 18
4.1.4 Interpretación y evaluación . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.2 Aplicaciones de Uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.2.1 En el Gobierno: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.2.2 En la Empresa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.2.3 En la Universidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
iii

iv ÍNDICE GENERAL
4.2.4 En Investigaciones Espaciales . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.2.5 En los Clubes Deportivos . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5 Extensiones del Data Mining 25
5.1 Web mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.2 Text mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
6 Conclusión 29
Bibliografía 31

Índice de Figuras
1.1 Ilustración del B.I. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 Jerarquía del Conocimiento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Proceso de KDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.1 Fases del Proyecto de M.D. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
v

Capítulo 1
Inteligencia de Negocios
1.1 Business Intelligence
Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y
no saber qué hacer con ella. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligen-
ce (BI) es la solución a ese problema, pues por medio de dicha información
puede generar escenarios, pronósticos y reportes que apoyen a la toma de de-
cisiones, lo que se traduce en una ventaja competitiva. La clave para BI es la
información y uno de sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en
la toma de decisiones. En la actualidad hay una gran variedad de software de
BI con aplicaciones similares que pueden ser utilizados en las diferentes áreas
de la empresa, tales como, ventas, marketing, finanzas, etc. Son muchas las
empresas que se han beneficiado por la implementación de una sistema de BI,
además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una necesidad de toda
empresa.
En este nuevo mundo, la información reina afirma Geoffrey A. Moore,
Director de Chasm Group. Vivimos en una época en que la información es la
clave para obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negocios. Para
mantenerse competitiva una empresa, los gerentes y tomadores de decisiones
requieren de un acceso rápido y fácil a información útil y valiosa de la empresa.
Una forma de solucionar este problema es por medio del uso de Business
Intelligence o Inteligencia de Negocios.
1

2 CAPÍTULO 1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
1.2 ¿Qué es Business Intelligence?
La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) se puede definir como
el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer
una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de
bienes se incluyen las bases de datos de clientes, información de la cadena de
suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing o fuente de
información relevante para la empresa.
BI apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el
momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de ne-
gocios. La información adecuada en el lugar y momento adecuado incrementa
efectividad de cualquier empresa.
La tecnología de BI no es nueva, ha estado presente de varias formas por
lo menos en los últimos 20 años, comenzando por generadores de reportes
y sistemas de información ejecutiva en los 80’s Afirma Candice Goodwin .
Entiéndase como sinónimos de tecnología de BI los términos aplicaciones, so-
luciones o software de inteligencia de negocios.
Para comprender mejor el concepto se sita el siguiente ejemplo. Una fran-
quicia de hoteles a nivel nacional que utiliza aplicaciones de BI para llevar un
registro estadístico del porcentaje promedio de ocupación del hotel, así como
los días promedio de estancia de cada huésped, considerando las diferencias
entre temporadas. Con esta información ellos pueden:
• Calcular la rentabilidad de cada hotel en cada temporada del año.
• Determinar quién es su segmento de mercado.
• Calcular la participación de mercado de la franquicia y de cada hotel.
• Identificar oportunidades y amenazas.
Estas son sólo algunas de las formas en que una empresa u organización
se puede beneficiar por la implementación de software de BI, hay una gran
variedad de aplicaciones o software que brindan a la empresa la habilidad de
analizar de una forma rápida por qué pasan las cosas y enfocarse a patrones
y amenazas. En la figura 1.1 de la página 3 se ilustra lo antes mencionado.

1.3. COMPONENTES DE BUSINESS INTELLIGENCE 3
Figura 1.1: Ilustración del B.I.
1.3 Componentes de Business Intelligence
Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas, pero deben de reunir al
menos los siguientes componentes:
• Multidimensionalidad: la información multidimensional se puede encon-
trar en hojas de cálculo, bases de datos, etc. Una herramienta de BI
debe de ser capaz de reunir información dispersa en toda la empresa e
incluso en diferentes fuentes para así proporcionar a los departamentos
la accesibilidad, poder y flexibilidad que necesitan para analizar la in-
formación. Por ejemplo, un pronóstico de ventas de un nuevo producto
en varias regiones no está completo si no se toma en cuenta también el
comportamiento histórico de las ventas de cada región y la forma en que
la introducción de nuevos productos se ha desarrollado en cada región
en cuestión.
• Data Mining: Las empresas suelen generar grandes cantidades de infor-
mación sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, merca-
dos y clientes. Pero el éxito de los negocios depende por lo general de la
habilidad para ver nuevas tendencias o cambios en las tendencias. Las
aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y comporta-
mientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir
las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos

4 CAPÍTULO 1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
que no muy evidentes.
• Agentes: Los agentes son programas que piensan. Ellos pueden realizar
tareas a un nivel muy básico sin necesidad de intervención humana.
Por ejemplo, un agente pueden realizar tares un poco complejas, como
elaborar documentos, establecer diagramas de ﬂujo, etc.
• Data Warehouse: Es la respuesta de la tecnología de información a la
descentralización en la toma de decisiones. Coloca información de todas
las áreas funcionales de la organización en manos de quien toma las
decisiones. También proporciona herramientas para búsqueda y análisis.

Capítulo 2
Introducción
2.1 Descubrimiento de Conocimiento en Bases de
Datos (KDD)
En los últimos años, ha existido un gran crecimiento en nuestras capacidades de
generar y colectar datos, debido básicamente al gran poder de procesamiento
de las máquinas como a su bajo costo de almacenamiento.
Sin embargo, dentro de estas enormes masas de datos existe una gran
cantidad de información oculta, de gran importancia estratégica, a la que no
se puede acceder por las técnicas clásicas de recuperación de la información.
El descubrimiento de esta información oculta es posible gracias a la Minería de
Datos (Data Mining), que entre otras sofisticadas técnicas aplica la inteligencia
artificial para encontrar patrones y relaciones dentro de los datos permitiendo
la creación de modelos, es decir, representaciones abstractas de la realidad,
pero es el descubrimiento del conocimiento (KDD, por sus siglas en inglés) que
se encarga de la preparación de los datos y la interpretación de los resultados
obtenidos, los cuales dan un significado a estos patrones encontrados.
Así el valor real de los datos reside en la información que se puede ex-
traer de ellos, información que ayude a tomar decisiones o mejorar nuestra
comprensión de los fenómenos que nos rodean. Hoy, más que nunca, los méto-
dos analíticos avanzados son el arma secreta de muchos negocios exitosos.
Empleando métodos analíticos avanzados para la explotación de datos, los ne-
gocios incrementan sus ganancias, maximizan la eficiencia operativa, reducen
5

6 CAPÍTULO 2. INTRODUCCIÓN
costos y mejoran la satisfacción del cliente
2.2 Concepto del KDD
De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el
usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en informa-
ción. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que
la interpretación de la información y ese modelo representen un valor agrega-
do, entonces nos referimos al conocimiento. En la figura 2.1 de la página 7 se
ilustra la jerarquía que existe en una base de datos entre datos, información y
conocimiento. Se observa igualmente el volumen que presenta en cada nivel y
el valor que los responsables de las decisiones le dan en esa jerarquía. El área
interna dentro del triángulo representa los objetivos que se han propuesto. La
separación del triángulo representa la estrecha unión entre dato e información,
no así entre la información y el conocimiento.
La capacidad de generar y almacenar información creció considerablemente
en los últimos tiempos, se ha estimado que la cantidad de datos en el mundo
almacenados en bases de datos se duplica cada 20 meses. Es así que hoy las
organizaciones tienen gran cantidad de datos almacenados y organizados, pero
a los cuales no les pueden analizar eficientemente en su totalidad.
Con las sentencias SQL se puede realizar un primer análisis, aproximada-
mente el 80% de la información se obtiene con estas técnicas. El 20% restante,
que la mayoría de las veces, contiene la información más importante, requiere
la utilización de técnicas más avanzadas.
El Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos
(KDD) apunta a procesar automáticamente grandes cantidades de datos
para encontrar conocimiento útil en ellos, de esta manera permitirá al usuario
el uso de esta información valiosa para su conveniencia.
El KDD es el Proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos,
potencialmente
útiles y, en última instancia, comprensibles a partir de los datos .
(Fallad et al., 1996)
El objetivo fundamental del KDD es encontrar conocimiento útil, válido,

2.2. CONCEPTO DEL KDD 7
Figura 2.1: Jerarquía del Conocimiento.
relevante y nuevo sobre un fenómeno o actividad mediante algoritmos eficien-
tes, dadas las crecientes órdenes de magnitud en los datos. Al mismo tiempo
hay un profundo interés por presentar los resultados de manera visual o al
menos de manera que su interpretación sea muy clara. Otro aspecto es que
la interacción humano-máquina deberá ser flexible, dinámica y colaboradora.
El resultado de la exploración deberá ser interesante y su calidad no debe ser
afectada por mayores volúmenes de datos o por ruido en los datos. En este
sentido, los algoritmos de descubrimiento de información deben ser altamente
robustos.
2.2.1 Metas
Las metas del KDD son:
• Procesar automáticamente grandes cantidades de datos crudos.
• Identificar los patrones más significativos y relevantes.
• Presentarlos como conocimiento apropiado para satisfacer las metas del
usuario.

2.3 Relación con otras disciplinas
• KDD nace como interfaz y se nutre de diferentes disciplinas:
• Sistemas de información / bases de datos: tecnologías de bases de datos y
bodegas de datos, maneras eficientes de almacenar, accesar y manipular
datos.
• Estadística, aprendizaje automático / IA (redes neuronales, lógica di-
fusa, algoritmos genéticos, razonamiento probabilístico): desarrollo de
técnicas para extraer conocimiento a partir de datos.
• Reconocimiento de patrones: desarrollo de herramientas de clasificación.
• Visualización de datos: interfaz entre humanos y datos, y entre humanos
y patrones.
• Computación paralela / distribuida: cómputo de alto desempeño, mejora
de desempeño de algoritmos debido asu complejidad y a la cantidad de
datos.
• Interfaces de lenguaje natural a bases de datos.
2.4 El proceso de KDD
El proceso de KDD consiste en usar métodos de minería de datos(algoritmos)
para extraer (identificar) lo que se considera como conocimiento de acuerdo a
la especificación de ciertos parámetros usando una base de datos junto con pre-
procesamientos y post-procesamientos.En la figura2.2 de la pagina 9se ilustra
el proceso de KDD.
Se estima que la extracción de patrones (minería) de los datos ocupa solo
el 15% - 20% del esfuerzo total del proceso de KDD.
El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos involucra
varios pasos:
• Determinar las fuentes de información: que pueden ser útiles y dónde
conseguirlas.

2.4. EL PROCESO DE KDD 9
Figura 2.2: Proceso de KDD
• Diseñar el esquema de un almacén de datos (Data Warehouse): que
consiga unificar de manera operativa toda la información recogida.
• Implantación del almacén de datos: que permita la navegación y visua-
lización previa de sus datos, para discernir qué aspectos puede interesar
que sean estudiados. Esta es la etapa que puede llegar a consumir el
mayor tiempo.
• Selección, limpieza y transformación de los datos que se van a analizar: la
selección incluye tanto una criba o fusión horizontal (filas) como vertical
(atributos).La limpieza y prepocesamiento de datos se logra diseñando
una estrategia adecuada para manejar ruido, valores incompletos, se-
cuencias de tiempo, casos extremos (si es necesario), etc.
• Seleccionar y aplicar el método de minería de datos apropiado: esto
incluye la selección de la tarea de descubrimiento a realizar, por ejemplo,
clasificación, agrupamiento o clustering, regresión, etc. La selección de él
o de los algoritmos a utilizar. La transformación de los datos al formato
requerido por el algoritmo específico de minería de datos. Y llevar a
cabo el proceso de minería de datos, se buscan patrones que puedan

expresarse como un modelo o simplemente que expresen dependencias
de los datos, el modelo encontrado depende de su función (clasificación)
y de su forma de representarlo (árboles de decisión, reglas, etc.), se tiene
que especificar un criterio de preferencia para seleccionar un modelo
dentro de un conjunto posible de modelos, se tiene que especificar la
estrategia de búsqueda a utilizar (normalmente está predeterminada en
el algoritmo de minería)
• Evaluación, interpretación, transformación y representación de los pa-
trones extraídos:
Interpretar los resultados y posiblemente regresar a los pasos anteriores.
Esto puede involucrar repetir el proceso, quizás con otros datos, otros algo-
ritmos, otras metas y otras estrategias. Este es un paso crucial en donde se
requiere tener conocimiento del dominio. La interpretación puede beneficiarse
de procesos de visualización, y sirve también para borrar patrones redundantes
oirrelevantes.
• Difusión y uso del nuevo conocimiento.
Incorporar el conocimiento descubierto al sistema (normalmente para me-
jorarlo) lo cual puede incluir resolver conflictos potenciales con el conocimiento
existente.
El conocimiento se obtiene para realizar acciones, ya sea incorporándolo
dentro de un sistema de desempeño o simplemente para almacenarlo y repor-
tarlo a las personas interesadas.
En este sentido, KDD implica un proceso interactivo e iterativo involu-
crando la aplicación de varios algoritmos de minería de datos.

Capítulo 3
Mineria de Datos - Data
Mining
3.1 Conceptos e Historia
Aunque desde un punto de vista académico el término data mining es una
etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en
bases de datos, (mencionado en el capitulo 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 bases de 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
conocimiento obtenido 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 estadís-
ticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology
con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de
datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wie-
derhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a
11

12 CAPÍTULO 3. MINERIA DE DATOS - DATA MINING
consolidar los términos de data mining y KDD.[3] 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 forman investigadores 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 ser estadísticas, 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 acaban
complementándose con otra herramienta.
La data mining es la etapa de descubrimiento en el proceso de KDD: Paso
consistente en el uso de algoritmos concretos que generan una enumeración
de patrones a partir de los datos preprocesados (Fayyad et al., 1996)Aunque
se suelen usar indistintamente los términos KDD y Minería de Datos.
3.1.1 Los Fundamentos del Data Mining
Las técnicas de Data Mining son el resultado de un largo proceso de investi-
gación y desarrollo de productos. Esta evolución comenzó cuando los datos
de negocios fueron almacenados por primera vez en computadoras, y continuó
con mejoras en el acceso a los datos, y más recientemente con tecnologías ge-
neradas para permitir a los usuarios navegar a través de los datos en tiempo
real. Data Mining toma este proceso de evolución más allá del acceso y nave-
gación retrospectiva de los datos, hacia la entrega de información prospectiva
y proactiva. Data Mining está listo para su aplicación en la comunidad de ne-
gocios porque está soportado por tres tecnologías que ya están suficientemente
maduras:
• Recolección masiva de datos.
• Potentes computadoras con multiprocesadores.
• Algoritmos de Data Mining.

3.2. PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS Y OBJETIVOS DE LA MINERÍA DE DATOS13
Las bases de datos comerciales están creciendo a un ritmo sin precedentes.
Un reciente estudio del META GROUP sobre los proyectos de Data Warehou-
se encontró que el 19% de los que contestaron están por encima del nivel de los
50 Gigabytes, mientras que el 59% espera alcanzarlo en el segundo trimestre
de 1997. En algunas industrias, tales como ventas al por menor (retail), estos
números pueden ser aún mayores. MCI Telecommunications Corp. cuenta con
una base de datos de 3 terabytes + 1 terabyte de índices y overhead corriendo
en MVS sobre IBM SP2. La necesidad paralela de motores computacionales
mejorados puede ahora alcanzarse de forma más costo - efectiva con tecno-
logía de computadoras con multiprocesamiento paralelo. Los algoritmos de
Data Mining utilizan técnicas que han existido por lo menos desde hace 10
años, pero que sólo han sido implementadas recientemente como herramientas
maduras, conﬁables, entendibles que consistentemente son más performantes
que métodos estadísticos clásicos.
En la evolución desde los datos de negocios a información de negocios, ca-
da nuevo paso se basa en el previo. Por ejemplo, el acceso a datos dinámicos
es crítico para las aplicaciones de navegación de datos (drill through applica-
tions), y la habilidad para almacenar grandes bases de datos es crítica para
Data Mining.
Los componentes esenciales de la tecnología de Data Mining han estado
bajo desarrollo por décadas, en áreas de investigación como estadísticas, inteli-
gencia artiﬁcial y aprendizaje de máquinas. Hoy, la madurez de estas técnicas,
junto con los motores de bases de datos relacionales de alta performance, hicie-
ron que estas tecnologías fueran prácticas para los entornos de data warehouse
actuales.
3.2 Principales características y objetivos de la Mi-
nería de Datos
• Explorar los datos se encuentran en las profundidades de las bases de
datos, como los almacenes de datos, que algunas veces contienen infor-
mación almacenada durante varios años.
• En algunos casos, los datos se consolidan en un almacén de datos y en
mercados de datos; en otros, se mantienen en servidores de Internet e
Intranet.

• El entorno de la minería de datos suele tener una arquitectura cliente-
servidor.
• Las herramientas de la minería de datos ayudan a extraer el mineral de
la información enterrado en archivos corporativos o en registros públicos,
archivados
• El minero es, muchas veces un usuario final con poca o ninguna habilidad
de programación, facultado por barrenadoras de datos y otras podero-
sas herramientas indagatorias para efectuar preguntas adhoc y obtener
rápidamente respuestas.
• Hurgar y sacudir a menudo implica el descubrimiento de resultados va-
liosos e inesperados.
• Las herramientas de la minería de datos se combinan fácilmente y pueden
analizarse y procesarse rápidamente.
• Debido a la gran cantidad de datos, algunas veces resulta necesario usar
procesamiento en paralelo para la minería de datos.
• La minería de datos produce cinco tipos de información:
— Asociaciones.
— Secuencias.
— Clasificaciones.
— Agrupamientos.
— Pronósticos.
• Los mineros de datos usan varias herramientas y técnicas.
La minería de datos es un proceso que invierte la dinámica del método
científico en el siguiente sentido:
En el método científico, primero se formula la hipótesis y luego se diseña
el experimento para coleccionar los datos que confirmen o refuten la hipótesis.
Si esto se hace con la formalidad adecuada (cuidando cuáles son las variables
controladas y cuáles experimentales), se obtiene un nuevo conocimiento.
En la minería de datos, se coleccionan los datos y se espera que de ellos
emerjan hipótesis. Se busca que los datos describan o indiquen por qué son

3.3. EL ALCANCE DE DATA MINING 15
como son. Luego entonces, se valida esa hipótesis inspirada por los datos en
los datos mismos, será numéricamente significativa, pero experimentalmente
inválida. De ahí que la minería de datos debe presentar un enfoque explora-
torio, y no confirmador. Usar la minería de datos para confirmar las hipótesis
formuladas puede ser peligroso, pues se está haciendo una inferencia poco
válida.
La minería de datos 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 soft-
ware en cada etapa que pueden ser estadísticas, de visualización de datos o
de inteligencia artificial, principalmente. Actualmente existen aplicaciones o
herramientas comerciales de minería de datos muy poderosas que contienen
un sinfín de utilerías que facilitan el desarrollo de un proyecto. Sin embargo,
casi siempre acaban complementándose con otra herramienta.
3.3 El Alcance de Data Mining
El nombre de Data Mining deriva de las similitudes entre buscar valiosa infor-
mación de negocios en grandes bases de datos - por ej.: encontrar información
de la venta de un producto entre grandes montos de Gigabytes almacenados
- y minar una montaña para encontrar una veta de metales valiosos. Ambos
procesos requieren examinar una inmensa cantidad de material, o investigar in-
teligentemente hasta encontrar exactamente donde residen los valores. Dadas
bases de datos de suficiente tamaño y calidad, la tecnología de Data Mining
puede generar nuevas oportunidades de negocios al proveer estas capacidades:
• Predicción automatizada de tendencias y comportamientos. Data Mi-
ning automatiza el proceso de encontrar información predecible en gran-
des bases de datos. Preguntas que tradicionalmente requerían un intenso
análisis manual, ahora pueden ser contestadas directa y rápidamente des-
de los datos. Un típico ejemplo de problema predecible es el marketing
apuntado a objetivos (targeted marketing). Data Mining usa datos en
mailing promocionales anteriores para identificar posibles objetivos para
maximizar los resultados de la inversión en futuros mailing. Otros pro-
blemas predecibles incluyen pronósticos de problemas financieros futuros
y otras formas de incumplimiento, e identificar segmentos de población
que probablemente respondan similarmente a eventos dados.

• Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos. Las
herramientas de Data Mining barren las bases de datos e identifican mo-
delos previamente escondidos en un sólo paso. Otros problemas de des-
cubrimiento de modelos incluye detectar transacciones fraudulentas de
tarjetas de créditos e identificar datos anormales que pueden representar
errores de tipeado en la carga de datos.
Las técnicas de Data Mining pueden redituar los beneficios de automa-
tización en las plataformas de hardware y software existentes y puede ser
implementadas en sistemas nuevos a medida que las plataformas existentes se
actualicen y nuevos productos sean desarrollados. Cuando las herramientas
de Data Mining son implementadas en sistemas de procesamiento paralelo de
alta performance, pueden analizar bases de datos masivas en minutos. Pro-
cesamiento más rápido significa que los usuarios pueden automáticamente ex-
perimentar con más modelos para entender datos complejos. Alta velocidad
hace que sea práctico para los usuarios analizar inmensas cantidades de datos.
Grandes bases de datos, a su vez, producen mejores predicciones.
3.4 Una arquitectura para Data Mining
Para aplicar mejor estas técnicas avanzadas, éstas deben estar totalmente inte-
gradas con el data warehouse así como con herramientas flexibles e interactivas
para el análisis de negocios. Varias herramientas de Data Mining actualmente
operan fuera del warehouse, requiriendo pasos extra para extraer, importar y
analizar los datos. Además, cuando nuevos conceptos requieren implementa-
ción operacional, la integración con el warehouse simplifica la aplicación de los
resultados desde Data Mining. El Data warehouse analítico resultante puede
ser aplicado para mejorar procesos de negocios en toda la organización, en
áreas tales como manejo de campañas promocionales, detección de fraudes,
lanzamiento de nuevos productos, etc.
El punto de inicio ideal es un data warehouse que contenga una combi-
nación de datos de seguimiento interno de todos los clientes junto con datos
externos de mercado acerca de la actividad de los competidores. Información
histórica sobre potenciales clientes también provee una excelente base para
prospecting. Este warehouse puede ser implementado en una variedad de sis-
temas de bases relacionales y debe ser optimizado para un acceso a los datos
flexible y rápido.

Capítulo 4
Fases de un Proyecto de MD
y Aplicaciones de Uso
4.1 Fases de un Proyecto de Minería de Datos
Los pasos a seguir para la realización de un proyecto de minería de datos son
siempre los mismos, independientemente de la técnica especíﬁca de extracción
de conocimiento usada. En la sigiente ﬁgura 4.1 de la pagina 18 se ilustra las
Fases del Proyecto de MD.
El proceso de minería de datos pasa por las siguientes fases:
• Filtrado de datos.
• Selección de Variables.
• Extracción de Conocimiento.
• Interpretación y Evaluación.
4.1.1 Filtrado de datos
El formato de los datos contenidos en la fuente de datos (base de datos, Data
Warehouse...) nunca es el idóneo, y la mayoría de las veces no es posible ni
siquiera utilizar ningún algoritmo de minería sobre los datos en bruto.
17

18CAPÍTULO 4. FASES DE UN PROYECTO DE MD Y APLICACIONES DE USO
Figura 4.1: Fases del Proyecto de M.D.
Mediante el preprocesado, se filtran los datos (de forma que se eliminan
valores incorrectos, no válidos, desconocidos... según las necesidades y el al-
goritmo a usar), se obtienen muestras de los mismos (en busca de una mayor
velocidad de respuesta del proceso), o se reducen el número de valores posibles
(mediante redondeo, clustering,...).
4.1.2 Selección de variables
Aún después de haber sido preprocesados, en la mayoría de los casos se tiene
una cantidad ingente de datos. La selección de características reduce el ta-
maño de los datos eligiendo las variables más influyentes en el problema, sin
apenas sacrificar la calidad del modelo de conocimiento obtenido del proceso
de minería.
Los métodos para la selección de características son básicamente dos:
• Aquellos basados en la elección de los mejores atributos del problema,
• Y aquellos que buscan variables independientes mediante tests de sensi-
bilidad, algoritmos de distancia o heurísticos.
4.1.3 Algoritmos de Extracción de Conocimiento
Mediante una técnica de minería de datos, se obtiene un modelo de conoci-
miento, que representa patrones de comportamiento observados en los valores

4.2. APLICACIONES DE USO 19
de las variables del problema o relaciones de asociación entre dichas variables.
También pueden usarse varias técnicas a la vez para generar distintos modelos,
aunque generalmente cada técnica obliga a un preprocesado diferente de los
datos.
4.1.4 Interpretación y evaluación
Una vez obtenido el modelo, se debe proceder a su validación, comprobando
que las conclusiones que arroja son válidas y suﬁcientemente satisfactorias.
En el caso de haber obtenido varios modelos mediante el uso de distintas
técnicas, se deben comparar los modelos en busca de aquel que se ajuste mejor
al problema. Si ninguno de los modelos alcanza los resultados esperados, debe
alterarse alguno de los pasos anteriores para generar nuevos modelos.
4.2 Aplicaciones de Uso
Cada año, en los diferentes congresos, simposios y talleres que se realizan en
el mundo se reúnen investigadores con aplicaciones muy diversas. Sobre todo
en los Estados Unidos, el data mining se ha ido incorporando a la vida de
empresas, gobiernos, universidades, hospitales y diversas organizaciones que
están interesadas en explorar sus bases de datos.
4.2.1 En el Gobierno:
• El FBI analizará las bases de datos comerciales para detectar
terroristas.
A principios del mes de julio de 2002, el director del Federal Bureau of
Investigation (FBI), John Aschcroft, anunció que el Departamento de Justicia
comenzará a introducirse en la vasta cantidad de datos comerciales referen-
tes a los hábitos y preferencias de compra de los consumidores, con el ﬁn de
descubrir potenciales terroristas antes de que ejecuten una acción. Algunos
expertos aseguran que, con esta información, el FBI unirá todas las bases de
datos probablemente mediante el número de la Seguridad Social y permitirá
saber si una persona fuma, qué talla y tipo de ropa usa, su registro de arrestos,

su salario, las revistas a las que está suscrito, su altura y peso, sus contribu-
ciones a la Iglesia, grupos políticos u organizaciones no gubernamentales, sus
enfermedades crónicas (como diabetes o asma), los libros que lee, los produc-
tos de supermercado que compra, si tomó clases de vuelo o si tiene cuentas
de banco abiertas, entre otros. La inversión inicial ronda los setenta millones
de dólares estadounidenses para consolidar los almacenes de datos, desarrollar
redes de seguridad para compartir información e implementar nuevo software
analítico y de visualización.
4.2.2 En la Empresa
• Detección de fraudes en las tarjetas de crédito.
En 2001, las instituciones financieras a escala mundial perdieron más
de 2.000 millones de dólares estadounidenses en fraudes con tarjetas de
crédito y débito. El Falcon Fraud Manager es un sistema inteligente que
examina transacciones, propietarios de tarjetas y datos financieros para
detectar y mitigar fraudes. En un principio estaba pensado, en institu-
ciones financieras de Norteamérica, para detectar fraudes en tarjetas de
crédito. Sin embargo, actualmente se le han incorporado funcionalida-
des de análisis en las tarjetas comerciales, de combustibles y de débito.
El sistema Falcon ha permitido ahorrar más de seiscientos millones de
dólares estadounidenses cada año y protege aproximadamente más de
cuatrocientos cincuenta millones de pagos con tarjeta en todo el mundo
-aproximadamente el sesenta y cinco por ciento de todas las transaccio-
nes con tarjeta de crédito.
• Descubriendo el porqué de la deserción de clientes de una com-
pañía operadora de telefonía móvil.
Este estudio fue desarrollado en una operadora española que básicamen-
te situó sus objetivos en dos puntos: el análisis del perfil de los clientes
que se dan de baja y la predicción del comportamiento de sus nuevos
clientes. Se analizaron los diferentes históricos de clientes que habían
abandonado la operadora (12,6%) y de clientes que continuaban con su
servicio (87,4%). También se analizaron las variables personales de cada
cliente (estado civil, edad, sexo, nacionalidad, etc.). De igual forma se
estudiaron, para cada cliente, la morosidad, la frecuencia y el horario de
uso del servicio, los descuentos y el porcentaje de llamadas locales, inter-
provinciales, internacionales y gratuitas. Al contrario de lo que se podría
pensar, los clientes que abandonaban la operadora generaban ganancias

para la empresa; sin embargo, una de las conclusiones más importantes
radicó en el hecho de que los clientes que se daban de baja recibían pocas
promociones y registraban un mayor número de incidencias respecto a
la media. De esta forma se recomendó a la operadora hacer un estu-
dio sobre sus ofertas y analizar profundamente las incidencias recibidas
por esos clientes. Al descubrir el perfil que presentaban, la operadora
tuvo que diseñar un trato más personalizado para sus clientes actuales
con esas características. Para poder predecir el comportamiento de sus
nuevos clientes se diseñó un sistema de predicción basado en la cantidad
de datos que se podía obtener de los nuevos clientes comparados con el
comportamiento de clientes anteriores.
• Hábitos de compra en supermercados.
Un estudio muy citado detectó que los viernes había una cantidad in-
usualmente elevada de clientes que adquirían a la vez pañales y cerveza.
Se detectó que se debía a que dicho día solían acudir al supermercado
padres jóvenes cuya perspectiva para el fin de semana consistía en que-
darse en casa cuidando de su hijo y viendo la televisión con una cerveza
en la mano. El supermercado pudo incrementar sus ventas de cerveza
colocándolas próximas a los pañales para fomentar las ventas compulsi-
vas,
• Prediciendo el tamaño de las audiencias televisivas.
La British Broadcasting Corporation (BBC) del Reino Unido emplea
un sistema para predecir el tamaño de las audiencias televisivas para un
programa propuesto, así como el tiempo óptimo de exhibición (Brachman
y otros, 1996). El sistema utiliza redes neuronales y árboles de decisión
aplicados a datos históricos de la cadena para determinar los criterios
que participan según el programa que hay que presentar. La versión
final se desempeña tan bien como un experto humano con la ventaja de
que se adapta más fácilmente a los cambios porque es constantemente
reentrenada con datos actuales.
4.2.3 En la Universidad
• Conociendo si los recién titulados de una universidad llevan a
cabo actividades profesionales relacionadas con sus estudios.

Se hizo un estudio sobre los recién titulados de la carrera de Ingeniería
en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico de Chihuahua II, en
Méjico (Rodas, 2001). Se quería observar si sus recién titulados se insertaban
en actividades profesionales relacionadas con sus estudios y, en caso negativo,
se buscaba saber el perfil que caracterizó a los exalumnos durante su estan-
cia en la universidad. El objetivo era saber si con los planes de estudio de
la universidad y el aprovechamiento del alumno se hacía una buena inserción
laboral o si existían otras variables que participaban en el proceso. Dentro
de la información considerada estaba el sexo, la edad, la escuela de proce-
dencia, el desempeño académico, la zona económica donde tenía su vivienda
y la actividad profesional, entre otras variables. Mediante la aplicación de
conjuntos aproximados se descubrió que existían cuatro variables que deter-
minaban la adecuada inserción laboral, que son citadas de acuerdo con su
importancia: zona económica donde habitaba el estudiante, colegio de donde
provenía, nota al ingresar y promedio final al salir de la carrera. A partir de
estos resultados, la universidad tendrá que hacer un estudio socioeconómico
sobre grupos de alumnos que pertenecían a las clases económicas bajas para
dar posibles soluciones, debido a que tres de las cuatro variables no dependían
de la universidad.
4.2.4 En Investigaciones Espaciales
• Proyecto SKYCAT.
Durante seis años, el Second Palomar Observatory Sky Survey (POSS-II)
coleccionó tres terabytes de imágenes que contenían aproximadamente
dos millones de objetos en el cielo. Tres mil fotografías fueron digitaliza-
das a una resolución de 16 bits por píxel con 23.040 x 23.040 píxeles por
imagen. El objetivo era formar un catálogo de todos esos objetos. El
sistema Sky Image Cataloguing and Analysis Tool (SKYCAT) se basa
en técnicas de agrupación (clustering) y árboles de decisión para poder
clasificar los objetos en estrellas, planetas, sistemas, galaxias, etc. con
una alta confiabilidad (Fayyad y otros, 1996). Los resultados han ayuda-
do a los astrónomos a descubrir dieciséis nuevos quásars con corrimiento
hacia el rojo que los incluye entre los objetos más lejanos del universo y,
por consiguiente, más antiguos. Estos quásars son difíciles de encontrar
y permiten saber más acerca de los orígenes del universo.

4.2.5 En los Clubes Deportivos
• Los equipos de la NBA utilizan aplicaciones inteligentes para
apoyar a su cuerpo de entrenadores.
El Advanced Scout es un software que emplea técnicas de data mining
y que han desarrollado investigadores de IBM para detectar patrones
estadísticos y eventos raros. Tiene una interfaz gráﬁca muy amigable
orientada a un objetivo muy especíﬁco: analizar el juego de los equipos
de la National Basketball Association (NBA).
El software utiliza todos los registros guardados de cada evento en ca-
da juego: pases, encestes, rebotes y doble marcaje (double team) a un
jugador por el equipo contrario, entre otros. El objetivo es ayudar a los
entrenadores a aislar eventos que no detectan cuando observan el juego
en vivo o en película.
Un resultado interesante fue uno hasta entonces no observado por los
entrenadores de los Knicks de Nueva York. El doble marcaje a un juga-
dor puede generalmente dar la oportunidad a otro jugador de encestar
más fácilmente. Sin embargo, cuando los Bulls de Chicago jugaban con-
tra los Knicks, se encontró que el porcentaje de encestes después de
que al centro de los Knicks, Patrick Ewing, le hicieran doble marcaje
era extremadamente bajo, indicando que los Knicks no reaccionaban co-
rrectamente a los dobles marcajes. Para saber el porqué, el cuerpo de
entrenadores estudió cuidadosamente todas las películas de juegos con-
tra Chicago. Observaron que los jugadores de Chicago rompían su doble
marcaje muy rápido de tal forma que podían tapar al encestador libre
de los Knicks antes de prepararse para efectuar su tiro. Con este conoci-
miento, los entrenadores crearon estrategias alternativas para tratar con
el doble marcaje.
La temporada pasada, IBM ofreció el Advanced Scout a la NBA, que se
convirtió así en un patrocinador corporativo. La NBA dio a sus veinti-
nueve equipos la oportunidad de aplicarlo. Dieciocho equipos lo están
haciendo hasta el momento obteniendo descubrimientos interesantes.

Capítulo 5
Extensiones del Data Mining
5.1 Web mining
Una de las extensiones del data mining consiste en aplicar sus técnicas a do-
cumentos y servicios del Web, lo que se llama web mining (minería de web)
(Kosala y otros, 2000). Todos los que visitan un sitio en Internet dejan hue-
llas digitales (direcciones de IP, navegador, galletas, etc.) que los servidores
automáticamente almacenan en una bitácora de accesos (log). Las herramien-
tas de web mining analizan y procesan estos logs para producir información
signiﬁcativa, por ejemplo, cómo es la navegación de un cliente antes de ha-
cer una compra en línea. Debido a que los contenidos de Internet consisten
en varios tipos de datos, como texto, imagen, vídeo, metadatos o hiperligas,
investigaciones recientes usan el término multimedia data mining (minería de
datos multimedia) como una instancia del web mining (Zaiane y otros, 1998)
para tratar ese tipo de datos. Los accesos totales por dominio, horarios de
accesos más frecuentes y visitas por día, entre otros datos, son registrados por
herramientas estadísticas que complementan todo el proceso de análisis del
web mining.
Normalmente, el web mining puede clasiﬁcarse en tres dominios de extrac-
ción de conocimiento de acuerdo con la naturaleza de los datos:
• Web content mining (minería de contenido web). Es el proceso que con-
siste en la extracción de conocimiento del contenido de documentos o sus
descripciones. La localización de patrones en el texto de los documen-
25

26 CAPÍTULO 5. EXTENSIONES DEL DATA MINING
tos, el descubrimiento del recurso basado en conceptos de indexación o
la tecnología basada en agentes también pueden formar parte de esta
categoría.
• Web structure mining (minería de estructura web). Es el proceso de
inferir conocimiento de la organización del WWW y la estructura de sus
ligas.
• Web usage mining (minería de uso web). Es el proceso de extracción de
modelos interesantes usando los logs de los accesos al web.
Algunos de los resultados que pueden obtenerse tras la aplicación de los
diferentes métodos de web mining son:
• El ochenta y cinco por ciento de los clientes que acceden a la página ho-
me de productos y a la de noticias de la misma página acceden también
a la página de historia. Esto podría indicar que existe alguna noticia
interesante de la empresa que hace que los clientes se dirijan a histo-
rias de suceso. Igualmente, este resultado permitiría detectar la noticia
sobresaliente y colocarla quizá en la página principal de la empresa.
• El sesenta por ciento de los clientes que hicieron una compra en línea en
la página del producto 1 también compraron en la página del producto
4 después de un mes. Esto indica que se podría recomendar en la página
del producto 1 comprar el producto 4 y ahorrarse el costo de envío de
este producto.
Los anteriores ejemplos ayudan a formar una pequeña idea de lo que se
puede obtener. Sin embargo, en la realidad existen herramientas de mercado
muy poderosas con métodos variados y visualizaciones gráﬁcas excelentes.
5.2 Text mining
Estudios recientes indican que el ochenta por ciento de la información de una
compañía está almacenada en forma de documentos. Sin duda, este campo de
estudio es muy vasto, por lo que técnicas como la categorización de texto, el
procesamiento de lenguaje natural, la extracción y recuperación de la informa-
ción o el aprendizaje automático, entre otras, apoyan al text mining (minería

5.2. TEXT MINING 27
de texto). En ocasiones se confunde el text mining con la recuperación de la in-
formación (Information Retrieval o IR) (Hearst, 1999). Ésta última consiste en
la recuperación automática de documentos relevantes mediante indexaciones
de textos, clasificación, categorización, etc. Generalmente se utilizan palabras
clave para encontrar una página relevante. En cambio, el text mining se refiere
a examinar una colección de documentos y descubrir información no contenida
en ningún documento individual de la colección; en otras palabras, trata de
obtener información sin haber partido de algo (Nasukawa y otros, 2001).
Una aplicación muy popular del text mining es relatada en Hearst (1999).
Don Swanson intenta extraer información derivada de colecciones de texto.
Teniendo en cuenta que los expertos sólo pueden leer una pequeña parte de
lo que se publica en su campo, por lo general no se dan cuenta de los nuevos
desarrollos que se suceden en otros campos. Así, Swanson ha demostrado
cómo cadenas de implicaciones causales dentro de la literatura médica pueden
conducir a hipótesis para enfermedades poco frecuentes, algunas de las cuales
han recibido pruebas de soporte experimental. Investigando las causas de
la migraña, dicho investigador extrajo varias piezas de evidencia a partir de
títulos de artículos presentes en la literatura biomédica. Algunas de esas claves
fueron:
• El estrés está asociado con la migraña.
• El estrés puede conducir a la pérdida de magnesio.
• Los bloqueadores de canales de calcio previenen algunas migrañas.
• El magnesio es un bloqueador natural del canal de calcio.
• La depresión cortical diseminada (DCD) está implicada en algunas mi-
grañas.
• Los niveles altos de magnesio inhiben la DCD.
• Los pacientes con migraña tienen una alta agregación plaquetaria.
• El magnesio puede suprimir la agregación plaquetaria.
Estas claves sugieren que la deficiencia de magnesio podría representar un
papel en algunos tipos de migraña, una hipótesis que no existía en la litera-
tura y que Swanson encontró mediante esas ligas. De acuerdo con Swanson
(Swanson y otros, 1994), estudios posteriores han probado experimentalmente
esta hipótesis obtenida por text mining con buenos resultados.

Capítulo 6
Conclusión
Nuestra capacidad para almacenar datos ha crecido en los últimos años a velo-
cidades exponenciales. En contrapartida, nuestra capacidad para procesarlos
y utilizarlos no ha ido a la par. Por este motivo, el data mining se presenta
como una tecnología de apoyo para explorar, analizar, comprender y aplicar el
conocimiento obtenido usando grandes volúmenes de datos. Descubrir nuevos
caminos que nos ayuden en la identiﬁcación de interesantes estructuras en los
datos es una de las tareas fundamentales en el data mining.
En el ámbito comercial, resulta interesante encontrar patrones ocultos de
consumo de los clientes para poder explorar nuevos horizontes. Saber que un
vehículo deportivo corre un riesgo de accidente casi igual al de un vehículo
normal cuando su dueño tiene un segundo vehículo en casa ayuda a crear
nuevas estrategias comerciales para ese grupo de clientes. Asimismo, predecir
el comportamiento de un futuro cliente, basándose en los datos históricos de
clientes que presentaron el mismo perﬁl, ayuda a poder retenerlo durante el
mayor tiempo posible.
Las herramientas comerciales de data mining que existen actualmente en
el mercado son variadas y excelentes. Las hay orientadas al estudio del web o
al análisis de documentos o de clientes de supermercado, mientras que otras
son de uso más general. Su correcta elección depende de la necesidad de la
empresa y de los objetivos a corto y largo plazo que pretenda alcanzar. La
decisión de seleccionar una solución de data mining no es una tarea simple.
Es necesario consultar a expertos en el área con vista a seleccionar la más
adecuada para el problema de la empresa.
29

30 CAPÍTULO 6. CONCLUSIÓN
Como se ha visto a lo largo del este artículo, son muchas las áreas, téc-
nicas, estrategias, tipos de bases de datos y personas que intervienen en un
proceso de data mining. Los negocios requieren que las soluciones tengan una
integración transparente en un ambiente operativo. Esto nos lleva a la nece-
sidad de establecer estándares para hacer un ambiente interoperable, eficiente
y efectivo. Se exponen algunas iniciativas para estos estándares, incluyendo
aspectos en:
• Modelos: para representar datos estadísticos y de data mining.
• Atributos: para representar la limpieza, transformación y agregación de
atributos usados como entrada en los modelos.
• Interfaces y API: para facilitar la integración con otros lenguajes o apli-
caciones de software y API.
• Configuración: para representar parámetros internos requeridos para
construir y usar los modelos.
• Procesos: para producir, desplegar y usar modelos.
• Datos remotos y distribuidos: para analizar y explorar datos remotos y
distribuidos.
En resumen, el data mining se presenta como una tecnología emergente,
con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los
investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades
de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además,
no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero
de detalles debido a que el producto final involucra toma de decisiones.

Bibliografía
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OLAP. USA, 1997.
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