La minería de datos es el campo de la ciencia de la computación que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos mediante el uso de herramientas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, estadísticas y bases de datos, con el objetivo de extraer información procesable de los datos y transformarla en una estructura comprensible.

1. La minería de datos es el campo de la ciencia de la computación
que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de
conjuntos de datos. La minería de datos trabaja con datos con el
objetivo de encontrar patrones de comportamiento oculto en los
mismos.

2. La minería de datos, para poder descubrir patrones en grandes
volúmenes de conjuntos de datos, utiliza las siguientes
herramientas:
 Métodos de inteligencia artificial
 Aprendizaje automático
 Estadísticas
 Bases de datos

3.  Uno de los mayores objetivos de KKD, consiste en extraer información
de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible
para uso posterior.
 La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de
los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir
los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos
patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los
datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay
demasiado datos.

4.  Una de las mayores importancias de la incrementacion de la mineria de
datos en una empresa, es el gran resultado demarketing actual, de los
nuevos canales de distribucion, como internet y de las
telecomunicaciones

5.  La generación de un modelo de minería de datos forma parte de un
proceso mayor que incluye desde la formulación de preguntas acerca de los
datos y la creación de un modelo para responderlas, hasta la
implementación del modelo en un entorno de trabajo. Este proceso se
puede definir mediante los seis pasos básicos siguientes:
 Definir el problema
 Preparar los datos
 Explorar los datos
 Generar modelos
 Explorar y validar los modelos
 Implementar y actualizar los modelos

8.  Consolidación de datos en un almacén de datos y en mercados
de datos.
 Entorno de la minería de datos cuenta con arquitectura cliente-
servidor.
 Extracción de información, mediante las herramientas de la
minería de datos.

10.  http://msdn.microsoft.com/es-es/library/ms174949.aspx
 http://www.slideshare.net/YoriSetsu/mineria-de-datos-11049687
 bbeltran.cs.buap.mx/Ceneval.
 exa.unne.edu.ar/.../SistemasOperativos/Mineria_Datos_(Vallejos).pdf