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Mineria de datos

  • 1. UNIVERSIDAD DE CORDOBA ADMINISTRACION EN FINANZAS Y NEGOCIOS INTERNACIONALES IX SEMESTRE COMERCIO ELECTRONICO INTEGRANTES: ANDRUS MONTALVAN MUÑOZ ANGIE ROCIO OTERO LARA SANDRA MILENA CASTRO CALLE ALVARO JAVIER GOMEZ MADRID
  • 3. Definición La Minería de Datos es la extracción automática de información predictiva escondida desde bases de datos.
  • 4. Objetivo principal Procesar automáticamente grandes cantidades de datos para encontrar conocimiento útil para un usuario y satisfacer sus metas.
  • 5. La minería de datos produce cinco tipos de información: Asociaciones. Secuencias. Clasificaciones. Agrupamientos. Pronósticos.
  • 6. Principales técnicas de minería de datos • Métodos estadísticos • Lógica difusa • Detección de grupos • Agrupamiento o Clustering • Árboles de decisión • Redes neuronales artificiales • Algoritmos genéticos
  • 7. Metodología de la minería de datos Un trabajo de minería de datos podríamos decir que típicamente consta de las siguientes partes: Entendimiento del problema: se trata de hablar con el cliente, conocer sus necesidades, conocer su negocio o actividad, conocer qué datos relevantes tiene disponibles y cuáles serían necesarios pero no están disponibles, etc. Entendimiento de los datos: hay que saber qué significan los datos, si son continuos o discretos, qué tipo de valores toman, qué utilidad futura pueden tener y saber si están bien capturados o no. Preparación de datos: se trata de reflexionar sobre cómo guardar los datos. Típicamente hablaremos de tablas con filas y columnas, pero hay que ver cómo se organizan las tablas, cómo se interrelacionan entre ellas, etc. En definitiva organizar los datos para poder sacarles partido.
  • 8. Metodología de la minería de datos Modelamiento: una vez se tienen los datos organizados hay que definir los algoritmos que se van a utilizar para tratar los datos. Una vez tratados, los datos nos devolverán información útil. Evaluación: los resultados obtenidos deben de ser sometidos a comprobación, verificar que están libres de errores, ratificar que son útiles para los objetivos perseguidos, etc. Despliegue funcional-comercial: una vez se tiene automatizada la captura y tratamiento de datos para obtener unos resultados, se desarrollan herramientas, normalmente en forma de aplicaciones informáticas que permiten generar alertas, informes, estadísticas, etc. que tienen una utilidad directa para la toma de decisiones y sistema de información del cliente.