Análisis de información y minería de datos para la toma de decisiones

1. • Inteligencia de negocios

1.1. Es la combinación de tecnología, herramientas y procesos que me permiten transformar mis datos almacenados en información, esta información en conocimiento y este conocimiento dirigido a un plan o una estrategia comercial.

1.1.1. Text book, exercises 34, 35, 36, 37

2. • OLAP

2.1. Es una solución utilizada en el campo de la llamada Inteligencia de negocios (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos.

2.1.1. New vocabulary

3. Dato

4. Algo concreto que contiene algún tipo de formato

5. Información

6. Todo aquello que se puede transmitir mediante símbolo o sonido

7. KDD

7.1. Que se refiere al proceso no-trivial de descubrir conocimiento e información potencialmente útil dentro de los datos contenidos en algún repositorio de información

7.2. Etapas en que se divide el proceso

7.3. 1. Selección de datos 2. Limpieza de datos 3. Integración de datos 4. Transformación de datos 5. Reducción de datos 6. Minería de Datos 7. Evaluación de los patrones 8. Interpretación de resultados

8. • Minería de datos

8.1. La minería de datos es el proceso que tiene como propósito descubrir, extraer y almacenar información relevantes de amplias bases de datos, a través de programas de búsqueda e identificación de patrones y relaciones globales, tendencias, desviaciones y otros indicadores

8.1.1. Text book p. 55-60

8.1.2. Joseph Conrad "Heart of Darkness"

9. Minería de Datos

9.1. 1. Clasificación: Se asigna una categoría a cada caso. Cada caso tiene un conjunto de atributos uno de ellos es el atributo clas 2. DECISIÓN: Está técnica se encuentra dentro de una metodología de aprendizaje supervisado. 3. Asociación: También conocido como análisis de cesta de la compra 4. Regresión: Similar a clasificación pero con el objetivo de buscar patrones para determinar un valor numérico 5. CLUSTERING (Agrupamiento): Agrupan datos dentro de un número de clases preestablecidas o no, partiendo de criterios de distancia o similitud, de manera que las clases sean similares entre sí y distintas con las otras clases.

9.1.1. Midterm

10. Tecnicas