Mineria de datos
¿QUE ES LA MINERIA DE
DATOS?
conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar
grandes bases de datos, de manera automática o
semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones
repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el
comportamiento de los datos en un determinado contexto.
CARACTERISTICAS
• Se pueden combinar, analizar y procesar fácilmente.
• El entorno de la minería de datos suele tener una
relación cliente - servidor.
• Se almacenan datos que algunas veces contienen
información almacenada durante varios años.
Etapas del proceso de la
minería de datos
1. Determinación de los objetivos: Trata de la delimitación de los objetivos que
el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.
2. Pre procesamiento de los datos: Se refiere a la selección, la limpieza, el
enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos.
3. Determinación del modelo: Se comienza realizando unos análisis
estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de
los mismos para tener una primera aproximación.
4. Análisis de los resultados: Verifica si los resultados obtenidos son
coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de
visualización gráfica.
Ventajas y desventajas de la
minería de datos
Ventajas
• Enormes bases de datos pueden ser analizadas.
• El Data Mining descubre información que no se
esperaba obtener.
• Los Modelos son confiables.
• Los modelos se construyen de manera rápida.
Desventajas
• Dificultad de recopilación de los datos.
• El pre procesamiento de datos puede llevar
demasiado tiempo.
• No está asegurada la obtención de un modelo válido
Fases necesarias para un
proyecto de minería de datos.
• Comprensión: del negocio y del problema que se
quiere resolver.
• Determinación, obtención y limpieza: de los datos
necesarios.
• Creación de modelos matemáticos.
• Validación, comunicación: de los resultados obtenidos.
• Integración: si procede, de los resultados en un sistema
transaccional o similar.
INTEGRANTES
ADRIANA LUCIA ALVAREZ VIDAL
MARLEDIS HERNANDEZ CONTRERAS
LEDIS PAOLA MARTINEZ ALVAREZ
ANA MILENA OCHOA MESTRA

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Mineria de datos

  • 2. ¿QUE ES LA MINERIA DE DATOS? conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
  • 3. CARACTERISTICAS • Se pueden combinar, analizar y procesar fácilmente. • El entorno de la minería de datos suele tener una relación cliente - servidor. • Se almacenan datos que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.
  • 4. Etapas del proceso de la minería de datos 1. Determinación de los objetivos: Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining. 2. Pre procesamiento de los datos: Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. 3. Determinación del modelo: Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. 4. Análisis de los resultados: Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica.
  • 5. Ventajas y desventajas de la minería de datos Ventajas • Enormes bases de datos pueden ser analizadas. • El Data Mining descubre información que no se esperaba obtener. • Los Modelos son confiables. • Los modelos se construyen de manera rápida.
  • 6. Desventajas • Dificultad de recopilación de los datos. • El pre procesamiento de datos puede llevar demasiado tiempo. • No está asegurada la obtención de un modelo válido
  • 7. Fases necesarias para un proyecto de minería de datos. • Comprensión: del negocio y del problema que se quiere resolver. • Determinación, obtención y limpieza: de los datos necesarios. • Creación de modelos matemáticos. • Validación, comunicación: de los resultados obtenidos. • Integración: si procede, de los resultados en un sistema transaccional o similar.
  • 8. INTEGRANTES ADRIANA LUCIA ALVAREZ VIDAL MARLEDIS HERNANDEZ CONTRERAS LEDIS PAOLA MARTINEZ ALVAREZ ANA MILENA OCHOA MESTRA