1. Minería de
Datos
DOCENTE: ING. DAVID MENDOZA GUTIERREZ
GRUPO 4
YUCRA MIRANDA
YENNY YANETH
PEREZ FIERRO
DANIEL
SALAS QUISPE
FRANKLIN
GODOY CACERES
JORGE JHONNY
2. Historia de la minería de Datos
La minería de datos empieza alrededor de los años 70.
❏ Data Fishing (Pesca de Datos)
❏ Data Mining (Procesamiento de datos).
❏ Data Archaeology (Arqueología de datos)
con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido.
A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, GioWiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro entre otros, empezaron a
consolidar los términos de Minería de Datos y KDD.
La evolución de sus herramientas en el transcurso del tiempo puede dividirse en cuatro etapas principales:
• Colección de Datos (1960).
• Acceso de Datos (1980).
• Almacén de Datos y Apoyo a las Decisiones (principios de la década de 1990).
• Minería de Datos Inteligente.( década de 1990).
integrantes:
YUCRA MIRANDA YENNY YANETH
SALAS QUISPE FRANKLIN
GODOY CACERES JORGE JHONNY
PEREZ FIERRO DANIEL
MODULO: FUNDAMENTOS DE MINERÍA Y CIENCIAS DE DATO
DOCENTE: ING. DAVID MENDOZA GUTIERREZ
3. Qué es minería de datos
La minería de datos es el proceso de búsqueda en grandes bases de
datos para encontrar información útil que sirva para la toma de
decisiones. También se utiliza el término en inglés «data mining».
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GODOY CACERES JORGE JHONNY
PEREZ FIERRO DANIEL
MODULO: FUNDAMENTOS DE MINERÍA Y CIENCIAS DE DATOS
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4. La minería de datos surgió con la intención o el objetivo de ayudar a
comprender una enorme cantidad de datos
Cómo surgió Mining o Minería de Datos ?
integrantes:
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5. 1. Determinación de los objetivos.
2. Procesamientos de datos.
3. Determinación del modelo.
4. Análisis de los resultados.
Para llevar a cabo un análisis de Data Mining,
deberán realizar cuatro pasos distintos:
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6. Tecnica de mineria de datos
● Técnicas Descriptivas.
● Técnicas Predictivas.
❖ Descripción de clases.
❖ Análisis de asociación.
❖ Análisis de clusters.
❖ Clasificación y
predicción.
❖ Árboles de decisión.
❖ Redes Neuronales.
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7. Diferencias entre Data Mining y Big Data
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8. ❖ Es capaz de analizar bases de datos con una enorme cantidad de datos.
❖ Los resultados son muy fáciles de interpretar y no es necesario tener conocimientos en ingeniería informática.
❖ Permite encontrar, atraer y retener clientes.
❖ La empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida.
❖ Da a las empresas la posibilidad de ofrecer a los clientes los productos o servicios que necesitan.
❖ Antes de usar los modelos, estos son comprobados mediante estadísticas para verificar que las predicciones obtenidas son
válidas.
Ventajas de minería de datos
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9. PROYECTO
ANÁLISIS DE LA PREDICCIÓN DE VENTAS
APLICANDO UN MODELO DE MINERÍA DE DATOS
SOBRE UN CONJUNTO DE DATOS PARA UNA TIENDA
DE BICICLETAS
integrantes:
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10. DESARROLLO DEL PROYECTO
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11. DIAGRAMA DE CLASES
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12. ORIGEN DE LOS DATOS
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13. MIGRACIÓN DE LOS DATOS
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14. PROBLEMA 1:
La tienda de bicicleta quiere conocer qué tipos de clientes y
posibles compradores.
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15. EXPLORAR DATOS
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16. CREACIÓN DE LA VISTA “view_ventas”
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17. CREAR MODELOS
crear el data Sources
Para crear el modelo, lo hacemos una vez definido la
base de datos en SQL server. Es dirigirnos a la
herramienta SQL server Data tools, creamos un proyecto
de tipo minería de datos.
Una vez definido el proyecto nos dirigimos a Data
Sources. Y nos conectamos al servidor, y a continuación
nos conectamos a la base de datos con la cual se
trabajará en el proyecto como se muestra en la siguiente
gráfica.
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18. CREAR MODELOS
crear el data Sources Views
Para crear la vista lo que hacemos es dirigirnos a Data Source Views, aquí
seleccionamos la base de datos que seleccionamos en el Data Sources.
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19. CREAR MODELOS
crear el data Sources Views
A continuación, seleccionamos la vista que hemos preparado para trabajar con
el proyecto, basado en la base de datos.
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20. CREAR MODELOS
creación del data Mining Strutures
Para crear el modelo, lo que hacemos en este caso para el proyecto, es
aleccionar el Algoritmo con el que se trabajara, en este caso seleccionamos el
algoritmo de Microsoft Naive Bayes.
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21. CREAR MODELOS
creación del data Mining Strutures
A continuación, definimos todos los atributos los cuales
serán definidos como, entradas, la llave primaria y
finalmente seleccionamos la variable de predicción, en
este caso tenemos la variable Edad el cual será tomado
como dato de predicción.
Luego seleccionamos un valor de predicción, en este
caso seleccionamos, como porcentaje de prueba 30 por
ciento.
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22. CREDITS: This presentation template was created by Slidesgo, including
icons by Flaticon, and infographics & images by Freepik.
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