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Minería de datos 1 MINERÍA DE DATOS, Concepto, proceso - Coggle Diagram
MINERÍA DE DATOS
Características
Las herramientas se combinan fácilmente
Utiliza la dinámica del método científico
Arquitectura
Cliente - Servidor
Utiliza ETL
Exploración de datos
Almacén de datos
Mercados de Datos
Intranet
Internet
Ventajas
Proceso automatizado para la toma de decisiones
Información detallada de los clientes
Reducción de los costes
Predicciones y pronósticos acertados
Tipos
Árboles de regresión o clasificación
Redes neuronales
Serie temporal
Algoritmo de vecino más próximo K
Regresiones logísticas
Regresiones lineales
Escenarios
Recomendaciones
Riesgos y probabilidad
Encontrar secuencias
Agrupación
**La minería de datos (data mining) consiste en explorar y analizar datos de gran volumen para descubrir reglas y patrones relevantes. Se considera una disciplina del campo de estudio de la ciencia de los datos y, a diferencia del análisis predictivo, que describe datos históricos, el objetivo de la minería de datos es predecir resultados futuros. Además, las técnicas de minería de datos facilitan la creación de modelos de aprendizaje automático (machine learning, ML) que hacen realidad las aplicaciones modernas de inteligencia artificial (IA), como los algoritmos de los motores de búsqueda y los sistemas de recomendación.
Proceso
Campos de aplicación
Hábitos de consumo
Análisis de datos Biológicos
Procesos Industriales
Comercio y Marketing
Análisis de datos financieros
Seguros y salud privada
Transporte
Medicina
Concepto
