Mineria de Datos
La minería de datos en una disciplina que toma como base a la estadística, la informática, matemáticas, entre otras disciplinas, para ayudar a las organizaciones a convertir una gran cantidad de datos en información útil, para la toma de decisiones informadas en el menor tiempo posible, generando ganancias en organizaciones, o inclusive apoya en el desarrollo de soluciones en otros ámbitos como lo son la medicina, el mantenimiento en fábricas, biología, deporte, detección de fraudes, entre mu...
1. Disciplinas que integran la minería de datos
1.1. Estadistica
1.2. Informática
1.3. Inteligencia Artificial
1.4. Aprendizaje automático
1.5. Visualización
2. Metodología Básica
2.1. Recolección de Información
2.2. Selección, limpieza y transformación de datos
2.3. Minería de datos/Reconocimiento de patrones
2.4. Evaluación e Interpretación
2.5. Difusión y uso
3. ¿Que es ?
3.1. La minería de datos es en términos generales el proceso de Convertir datos en conocimiento
4. Modelos utilizados para el análisis de datos
4.1. Se utilizan modelos predictivos para anticiparse a eventos en los cuales destacan técnicas como:
4.1.1. Regresión lineal
4.1.2. Arboles de decisión
4.1.3. Algoritmos de predicción
4.1.3.1. Supervisados
4.1.3.2. No Supervisados
4.1.4. Redes neuronales
4.1.4.1. Percepción
4.1.4.2. Percepción Multicapas
4.1.4.3. Los mapas Autoorganizados
4.1.5. Maquinas de vectores de soporte
4.2. El modelo descriptivo busca similitudes o agrupaciones de datos, el cual esta basado en técnicas de:
4.2.1. Agrupación
4.2.2. Deteccion de anomalias
4.2.3. Aprendizaje de reglas de asociación
4.2.4. Análisis de componentes principales buscando una relación entre variables
4.2.5. Agrupación de afinidad
4.3. Prescriptivo utiliza una combinación de técnicas para obtener una solución más específica.
4.3.1. Análisis predictivo en conjunto con reglas a partir de patrones
4.3.2. Optimización de Marketing