Data mining definicion

Técnicas de minería de datos

La minería de datos es el proceso de aplicar métodos computacionales a grandes cantidades de datos con el fin de revelar nueva información no trivial y relevante. La minería de datos no sólo se utiliza para encontrar patrones interesantes a partir de los datos, sino también para explorar grandes conjuntos de datos, para construir modelos que describan las propiedades relevantes de los datos y para hacer predicciones basadas en ellos (Hand et al. 2001). Debido a la rápida evolución de los instrumentos de medición biológica, como los secuenciadores y los escáneres de matriz, los problemas de la minería de datos se han convertido en algo fundamental en las biociencias modernas (Baldi y Brunak 2001).

Existe cierta confusión sobre el significado del término minería de datos y su relación con términos que se solapan, como aprendizaje automático y estadística. Como campo científico, la minería de datos se sitúa entre la tecnología de la información y la estadística. La minería de datos se originó en la investigación sobre el descubrimiento de conocimientos en la ciencia de la información, y tradicionalmente ha tenido muy poca interacción con la estadística. Esta historia…

¿Qué se entiende por minería de datos?

La minería de datos es la aplicación sistemática de métodos asistidos por ordenador para encontrar patrones, tendencias o correlaciones en conjuntos de datos existentes. Los algoritmos utilizados para descubrir el conocimiento se basan, entre otras cosas, en métodos estadísticos.

¿Se trajo la minería de datos?

La minería de datos ayuda a las empresas a analizar cantidades ingentes de datos, identificar patrones interesantes y, posteriormente, tomar las decisiones adecuadas. Las ventajas de la minería de datos son: Identificar y comprender mejor las necesidades de los clientes. Crear predicciones precisas para el futuro.

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Herramientas de extracción de datos

La minería de datos es el proceso de encontrar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados. Utilizando una amplia gama de técnicas, se puede utilizar esta información para aumentar los ingresos, reducir los costes, mejorar las relaciones con los clientes, reducir los riesgos y mucho más.

El proceso de indagar en los datos para descubrir conexiones ocultas y predecir tendencias futuras tiene una larga historia. Aunque a veces se denomina “descubrimiento de conocimientos en bases de datos”, el término “minería de datos” no se acuñó hasta la década de 1990. Pero sus fundamentos comprenden tres disciplinas científicas entrelazadas: la estadística (el estudio numérico de las relaciones entre los datos), la inteligencia artificial (la inteligencia similar a la humana mostrada por los programas informáticos y/o las máquinas) y el aprendizaje automático (los algoritmos que pueden aprender de los datos para hacer predicciones). Lo que era viejo vuelve a ser nuevo, ya que la tecnología de la minería de datos sigue evolucionando para seguir el ritmo del potencial ilimitado de los grandes datos y la potencia informática asequible.

En la última década, los avances en la potencia y la velocidad de procesamiento nos han permitido pasar de las prácticas manuales, tediosas y lentas, al análisis de datos rápido, fácil y automatizado. Cuanto más complejos sean los conjuntos de datos recopilados, mayor será el potencial para descubrir ideas relevantes. Minoristas, bancos, fabricantes, proveedores de telecomunicaciones y aseguradoras, entre otros, están utilizando la minería de datos para descubrir las relaciones entre todo, desde la optimización de los precios, las promociones y la demografía hasta cómo la economía, el riesgo, la competencia y los medios sociales están afectando a sus modelos de negocio, ingresos, operaciones y relaciones con los clientes.

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Minería de datos definición deutsch

Vivimos en un mundo rico en información, impulsado por los datos. Aunque es reconfortante saber que hay una plétora de conocimientos fácilmente disponibles, el gran volumen crea desafíos. Cuanta más información esté disponible, más tiempo se tarda en encontrar los conocimientos útiles que se necesitan.

Por eso hoy hablaremos de la minería de datos. Exploraremos todos los aspectos de la minería de datos, incluyendo lo que significa, sus etapas, las técnicas de minería de datos, los beneficios que ofrece, las herramientas de minería de datos, y más. Vamos a empezar las cosas con una definición de la minería de datos, a continuación, abordar los conceptos y técnicas de minería de datos.

Normalmente, cuando alguien habla de “minería”, se refiere a personas que llevan cascos con lámparas conectadas a ellos, cavando bajo tierra en busca de recursos naturales. Y aunque puede ser divertido imaginarse a tipos en túneles extrayendo lotes de ceros y unos, eso no responde exactamente a “qué es la minería de datos”.

La minería de datos es el proceso de analizar enormes cantidades de información y conjuntos de datos, extrayendo (o “minando”) inteligencia útil para ayudar a las organizaciones a resolver problemas, predecir tendencias, mitigar riesgos y encontrar nuevas oportunidades. La minería de datos se parece a la minería real porque, en ambos casos, los mineros están cribando montañas de material para encontrar recursos y elementos valiosos.

Tipos de minería de datos

La minería de datos es el proceso de extracción de información útil a partir de una acumulación de datos, a menudo procedentes de un almacén de datos o de una colección de conjuntos de datos vinculados. Las herramientas de minería de datos incluyen potentes capacidades estadísticas, matemáticas y analíticas cuyo objetivo principal es cribar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y relaciones que apoyen la toma de decisiones y la planificación informadas.  A menudo asociada a las consultas del departamento de marketing, la minería de datos es vista por muchos ejecutivos como una forma de ayudarles a entender mejor la demanda y ver el efecto que los cambios en los productos, los precios o la promoción tienen en las ventas. Pero la minería de datos también tiene un beneficio considerable para otras áreas de negocio. Los ingenieros y diseñadores pueden analizar la eficacia de los cambios en los productos y buscar las posibles causas de éxito o fracaso de los mismos relacionadas con cómo, cuándo y dónde se utilizan. Las operaciones de servicio y reparación pueden planificar mejor el inventario de piezas y la dotación de personal. Las organizaciones de servicios profesionales pueden utilizar la minería de datos para identificar nuevas oportunidades a partir de las tendencias económicas cambiantes y los cambios demográficos.  La minería de datos se vuelve más útil y valiosa con conjuntos de datos más grandes y con más experiencia de usuario. Lógicamente, cuantos más datos, más conocimientos e inteligencia deberían estar enterrados allí. Además, a medida que los usuarios se familiarizan con las herramientas y comprenden mejor la base de datos, pueden ser más creativos en sus exploraciones y análisis.

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