Este documento describe la minería de datos y sus procesos. La minería de datos se refiere a la extracción de conocimientos implícitos de grandes bases de datos mediante técnicas como la clasificación, la predicción y la segmentación. El proceso típico de minería de datos implica la selección y transformación de datos, la aplicación de técnicas de minería, la extracción de conocimientos y la interpretación de resultados.

1. MINERIA DE DATOS
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La minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas
encaminadas a la extracción de conocimientos procesables
implícitos en las bases de datos.
Edison Romero V.
30/07/2010

2. MINERIA DE DATOS
La minería de dat os (Dat a Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera
implícita en los datos. En ot ras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar
información oculta en ellos.
Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de
conocimient os procesables implícitos en las bases de datos. Esta fuert ement e ligado c on la supervisión de
procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos.
Las bas es de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante
los modelos extraídos utilizando técnicas de minerías de datos que aborda la solución a problemas de
predicción, clasificación y segmentación.
¿Minería de datos o de scubrimiento de información o descubrimiento de conocimiento?
Minería de datos o descubrimiento de conocimiento son los nombres más utilizados y más apropiados para este
tipo de análisis, ya que lo que se busca es la obtención de modelos de conocimientos.
Nota: En adelante llamaremos Minería de Datos MD por efecto de simplific ación.
¿De dónde nació la MD?
Nace de la necesidad de explicar el porqué de unos sucesos, de unos comport amient os, los cuales están
ocultos en datos históric os.
Ahora, la MD no solo tiene un enfoque descriptivo o explicativo, sino también un enfoque predictivo, que suele
ser muy importante en algunos casos de negocio.
¿Para que la MD?
La minería de datos es el proceso sistemático que tiene como objetivo la exploración y la explotación de datos
para la generación de patrones y modelos de conocimientos . Está encaminada hacia el análisis de aquellas
bases de datos y conjuntos de datos cuya función está relacionada con otros intereses.
Por ejemplo, análisis a bases de datos transaccionales que almacenan información relevante a la operación de
la empresa:
 Bases de datos bancarias.
 De registro académico.
 De ventas.
 De inventarios.
 De bibliotecas.
 De créditos, entre ot ras.
Es precisament e, un estudio y manipulación secuencial y organizada de las estructuras y relaciones que
presentan los datos, para la obtención de resultados que desde el punto de vista funcional de la empresa o
institución, puedan apoyar la toma de decisiones.
¿Cómo se lleva a cabo las MD?
Se puede afirmar que es una confluencia de las áreas estadística, inteligencia artificial y bases de datos pues
en cada una de sus etapas, varios conceptos pertenecient es a estas áreas, son involucrados. Como se ha
mencionado, es un proceso claro en el sentido de que se encuentran definidas cada una de las etapas a seguir
desde la identificación del problema hasta la obtención de los resultados. Y además es un proceso flexible en el

3. sentido de que no existe una única receta con la cual pueda llevarse a cabo dicho estudio. Así, la exploración
es uno de los as pectos más relevantes en dicho proces o, ya pe rmite la combinación de diversas estrat egias y
técnicas a fin de consolidar un modelo final que intente resolver el problema inicialment e plant eado.
Procesos de la MD.
Un proceso típico de minería de datos consta de los siguientes pasos generales:
1. Selección del conjunto de datos
Variables Objetivos: Aquellas que se quiere predecir, calcular o inferir.
Variables dependientes: Las que sirven para hacer el cálculo o procesos.
Muestreo: De los registros disponibles.
2. Análisi s de las propiedades de los da tos
En especial de los histogramas, diagramas de dispersión y ausencia de datos (valores nulos).
3. Transformación del conjunto de datos de entrada
Se realizara de diversas formas en función del análisis previo, con el objetivo de prepararlo para aplicar la
técnica de minería de datos que mejor se adapte a los datos y al problema, a este pas o también se le conoce
como pre procesamiento de los datos.
4. Seleccionar y aplicar las técnicas de minerías de datos
Se construye el modelo predictivo, de clasificación o segmentación.
5. Extracción de conocimientos
Mediante una técnica de minería de datos, se obtiene un modelo de conocimiento, que representan patrones
de comportamiento observado en los valores de las variables del problema o relación de asociación de dichas
variables.
6. Interpretación y evaluación de datos
Una vez obtenido el modelo se debe proceder a su validación comprobando que las conclusiones que arrojan
son validas y suficientemente satisfactorias. En el caso de haber obtenido varios modelos mediante el uso de
distintas técnicas, se deben compara los modelos en busca de aquel que se ajuste mejor al problema.
Las técnica s de minería de datos se pueden clasificar en dos tipos:
 Técnicas De scriptiva s
Segmentación
Análisis de asociaciones
 Técnicas Predictiva s
Clasificación/predicción
Análisis de secuencias/similitud de series temporales

4. La segmentación es muy importante, ya que sirve para detectar agrupamientos o estructuras intrínsecas en el
conjunto de datos. Puede llegar a identificar grupos homogéneos, propiedades que los caracteriz an y prototipos
representativos de cada grupo. La idea básica es agrupar en un mismo grupo a todos los objetos muy parecidos
entre si y muy diferente a los demás.
En cuanto a la clasificación y a la predicción que es lo que a nosotros más nos interesa, se basa en que
partiendo de un conjunto de datos, tenemos que conseguir un modelo que clasifique objet os en función de sus
características y un modelo que permit a calcular valores desconocidos de variables de salida.
Sistema s y herramientas de minerías de datos
Lo que se pretende conseguir es proporcionar información det allada sobre algunos ejemplos de software
diseñados para implementar la Minería de Datos.
Librerías: Las librerías de minerías de datos son un conjunto de métodos que implementan funcionalidades y
utilidades básicas como el acceso a datos, modelos de redes neuronales, métodos bayesianos, ex port ación de
resultados.
Las librerías se encargan principalmente de facilitar el desarrollo de las tareas de minerías de datos que son
más complejas, como el diseño de experimentos. El problema de las librerías, es que es precisa la comprensión
de conocimientos de programación.
Alguna s de las librerías más importante s son:
 XELOPES (extended library for prudys embedded solution)
Es una librería con licencia pública GNU para el desarrollo de aplicaciones de minerías de datos.
Principales características de las Minerías de Dat os:
Acceso a datos
Modelos de redes neuronales
Métodos de agrupación
Métodos de reglas de as ociación
Arboles lineales
Arboles no lineales
Exportación de datos
 MLC++ (Mac hine learning library in c++)
Es un conjunto de librerías que fueron desarrolladas por la Universidad de Standford.
Principales características:
Acceso a datos (archivos con formato plano)
Trans formaciones de datos
Métodos de aprendizaje mediante objetos
 SUITES
Las suites se destacan porque existe una interfaz que facilita la interacción entre el usuario y las herramientas.
 SPSS CLEMENTINE
Es uno de los sistemas de Minería de Datos más conocidos, posee una herramienta visual desarrollada por ISL
que tiene una arquitectura cliente/servidor.
Este sistema se caracteriza por:
Acceso a datos (fuentes de datos archivos ASCII)
Procesamiento de datos
Técnicas de aprendizaje (redes neuronales, reglas de asociación)
Técnicas de evaluación de modelos
Visualización de resultados (histogramas, diagramas de dispersión)
 WEKA (Waikato environment for knowledge analysis)

5. Es una herramienta visual de libre distribución des arrollada por los investigadores de la Universidad de waikato
en Nueva Zelanda.
Sus principales característica son:
Acceso de los datos desde un archivo en formato A RFF (es un archivo de t exto plano organizado en
filas y columnas)
Preprocesador de datos (selección, transformación de at ribut os)
Visualización del entorno
 STA TIS TICA DA TA MINER
Es una potente herramienta con un sistema visual des arrollado y comercializado, en las que se destacas.
Base de datos: Permite t rabajar con un gran volumen de información, así como importar los dat os en
formatos Excel, Oracle, SQL.
Preprocesado de datos: A través de la cual seleccionamos las característica, el muestreo de datos,
realizamos operaciones de filtrado. Etc.
Ejemplo de uso de las Minería de Datos
Negocio._ Las empresas que emplean Minerías de Datos ven rápidament e el retorno de la inversión, pero
también reconoce que el número de modelos predictivos desarrollados pueden crecer rápidamente. En lugar de
crear modelos para predecir qué clientes pueden cambiar, la empresa podría construir modelos separados para
cada región y/o para cada tipo de cliente.
Hábit os de compra en supermercado:
Un estudio muy citado detectó que los viernes había una cantidad inusualmente elevada de clientes que
adquirían a la vez pañales y cerveza. Se detectó que se debía a que dicho día solían acudir al supermercado
padres jóvenes cuya perspectiva para el fin de semana consistía en quedarse en casa cuidando de su hijo y
viendo la televisión con una cerveza en la mano. El supermercado pudo incrementar sus ventas de cerveza
colocándolas próximas a los pañales para fomentar las ventas compulsivas.
Patrones de fuga
Un ejemplo más habit ual es el de la detección de patrone s de fuga. En muchas industrias como la banca, las
telecomunicaciones, etc. Existe un comprensible interés en detectar cuanto antes aquellos clientes que puedan
estar pensando en rescindi r sus contratos para, posiblemente, pasarse a la competencia. La minería de datos
ayuda a determinar qué clientes son los más proclives a darse de baja estudiando sus pat rones de
comport amiento y comparándolos con muestras de client es que, efectivament e, s e dieron de baja en el pasado.
Fraudes
Un caso análogo es el de la det ección de transacciones de blanqueo de dinero o de fraude en el uso de tarjetas
de crédito o de servicios de telefonía móvil e, incluso, en la relación de los contribuyentes con el fisco.
Generalment e, estas operaciones fraudulent as o ilegales suelen seguir patrones característicos que permiten,
con cierto grado de probabilidad, distinguirlas de las legítimas y desarrollar así mecanismos para tomar medidas
rápidas frent e a ellas.
Recursos Humanos
La minería de datos también puede ser útil para los depart amentos de recurs os humanos en la identificación de
las características de sus empleados de mayor éxito. La información obtenida puede ay udar a la contratación
de personal, centrándose en los es fuerzos de s us empleados y los resultados obtenidos por éstos. Además, la
ayuda ofrecida por las aplicaciones para Dirección estratégica en una empres a se traducen en la obtención de
ventajas a nivel corporativo, tales como mejorar el margen de beneficios o compartir objetivos; y en la mejora de
las decisiones operativas, tales como desarrollo de planes de producción o gestión de mano de obra.

6. ANEXOS

7. BIBLIOGRAFIA
http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx/
http://www.daedalus.es/mineria-de-datos/