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ALGORITMOS DE MINERÍA DE DATOS (Microsoft SQL Server Analysis Services…
ALGORITMOS DE MINERÍA DE DATOS
Conjunto de cálculos y reglas heurísticas que permite rear un modelo de minería de datos a partir de los datos.
Para crear un modelo
El algoritmo analiza los datos proporcionados
Busca patrones específicos de patrones o tendencias
Uso de los resultados de este análisis para definir los parámetros óptimos para la creación del modelo de minería de datos
Modelo de minería de datos
Creación del modelo
clústeres que describe cómo se relacionan los casos de un conjunto de datos.
Un árbol de decisión que predice un resultado y que describe cómo afectan a este los distintos criterios.
Un modelo matemático que predice las ventas
Conjunto de reglas que describen cómo se agrupan los productos en una transacción, y las probabilidades de que dichos productos se adquieran juntos.
Microsoft SQL Server Analysis Services
Proporciona varios algoritmos que puede usar en las soluciones de minería de datos
Se pueden personalizar
Son totalmente programables
Mediante las API proporcionadas
Mediante los componentes de minería de datos de SQL Server Integration Services.
La elección del mejor algoritmo
Elegir un algoritmo por tipo
Algoritmos de clasificación
Predicen una o más variables discretas, basándose en otros atributos del conjunto de datos.
Algoritmos de regresión
Predicen una o más variables continuas, como las pérdidas o los beneficios, basándose en otros atributos del conjunto de datos.
Algoritmos de segmentación
Dividen los datos en grupos, o clústeres, de elementos que tienen propiedades similares.
Algoritmos de asociación
Buscan correlaciones entre diferentes atributos de un conjunto de datos. La aplicación más común de esta clase de algoritmo es la creación de reglas de asociación, que pueden usarse en un análisis de la cesta de compra.
Algoritmos de análisis de secuencias
Resumen secuencias o episodios frecuentes en los datos, como un flujo de rutas web.
Los analistas experimentados
En ocasiones usaran un algoritmo para determinar las entradas más eficaces y luego aplicaran un algoritmo diferente para predecir un resultado concreto basado en esos datos.
También puede usar varios algoritmos dentro de una única solución para realizar tareas independientes.
Ejemplo
Podría usar la regresión para obtener predicciones financieras, y un algoritmo de red neuronal para realizar un análisis de los factores que influyen en las ventas.