La minería de datos involucra técnicas para explorar grandes bases de datos y encontrar patrones repetitivos u otras reglas que expliquen el comportamiento de los datos. El proceso incluye determinar objetivos, preprocesar datos, determinar un modelo, y analizar resultados. Algunas ventajas son que grandes bases de datos pueden ser analizadas y se pueden descubrir hallazgos inesperados, mientras que las desventajas incluyen la dificultad de recopilar datos y que el preprocesamiento puede tomar mucho tiempo.

2. ¿QUE ES LA MINERIA DE
DATOS?
conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar
grandes bases de datos, de manera automática o
semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones
repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el
comportamiento de los datos en un determinado contexto.

3. CARACTERISTICAS
• Se pueden combinar, analizar y procesar fácilmente.
• El entorno de la minería de datos suele tener una
relación cliente - servidor.
• Se almacenan datos que algunas veces contienen
información almacenada durante varios años.

4. Etapas del proceso de la
minería de datos
1. Determinación de los objetivos: Trata de la delimitación de los objetivos que
el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.
2. Pre procesamiento de los datos: Se refiere a la selección, la limpieza, el
enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos.
3. Determinación del modelo: Se comienza realizando unos análisis
estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de
los mismos para tener una primera aproximación.
4. Análisis de los resultados: Verifica si los resultados obtenidos son
coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de
visualización gráfica.

5. Ventajas y desventajas de la
minería de datos
Ventajas
• Enormes bases de datos pueden ser analizadas.
• El Data Mining descubre información que no se
esperaba obtener.
• Los Modelos son confiables.
• Los modelos se construyen de manera rápida.

6. Desventajas
• Dificultad de recopilación de los datos.
• El pre procesamiento de datos puede llevar
demasiado tiempo.
• No está asegurada la obtención de un modelo válido

7. Fases necesarias para un
proyecto de minería de datos.
• Comprensión: del negocio y del problema que se
quiere resolver.
• Determinación, obtención y limpieza: de los datos
necesarios.
• Creación de modelos matemáticos.
• Validación, comunicación: de los resultados obtenidos.
• Integración: si procede, de los resultados en un sistema
transaccional o similar.

8. INTEGRANTES
ADRIANA LUCIA ALVAREZ VIDAL
MARLEDIS HERNANDEZ CONTRERAS
LEDIS PAOLA MARTINEZ ALVAREZ
ANA MILENA OCHOA MESTRA