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Minería de datos., Es un campo de la estadística y las ciencias de la…
Minería de datos.
Características.
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Regresión lineal.
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Rápida y eficaz pero insuficiente en espacios multidimensionales donde puedan relacionarse más de 2 variables.
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Reglas de asociación.
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Según el objetivo del análisis de los datos, los algoritmos utilizados se clasifican en supervisados y no supervisados (Weiss y Indurkhya, 1998)
Algoritmos supervisados.
Predicen un dato (o un conjunto de ellos) desconocido a priori, a partir de otros conocidos.
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Ventajas.
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Permite encontrar, atraer y retener a los clientes. Reduce el riesgo de perder clientes.
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Los modelos son probados y comprobados usando técnicas estadísticas antes de ser usado, para que las predicciones que se obtienen sean confiables y válidas.
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Desventajas.
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Costo - Inversión
Aunque cada vez menos, el requerimiento de una gran inversión también puede considerarse un inconveniente.
En ocasiones, las tecnologías necesarias para llevar a cabo la recopilación de datos, no es tarea sencilla y consume muchos recursos que podrían suponer un coste elevado.
Una excesiva intensidad del trabajo puede requerir una inversión en equipos de alto desempeño y la capacitación del personal.
Algunos usuarios pueden sentirse inseguros con su información al saber que son estudiados independientemente del objetivo de ofrecer mejoras.
Dependiendo de la cantidad de base de datos puede tomar algo de tiempo preprocesar toda esa información
La carencia de un apropiado sistema de seguridad pondría en riesgo la información privada de los usuarios.
No es un proceso perfecto, si la información es inexacta, afectaría el resultado de la toma de decisiones.
Campos de aplicación.
Negocios.
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Se contactará a clientes que se perciba que tienen una mayor probabilidad de responder positivamente a una determinada oferta.
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Terrorismo.
Método por el cual la unidad Able Danger del Ejército de los EE.UU. había identificado al líder de los atentados del 11 de septiembre de 2001, Mohammed Atta, y a otros tres secuestradores del "11-S" como posibles miembros de una célula de Al Qaeda que operan en los EE. UU. más de un año antes del ataque.
Juegos.
Producción de patrones perspicaces se basa en una amplia experimentación con bases de datos sobre esos finales de juego, combinado con un estudio intensivo de los propios finales de juego en problemas bien diseñados y con conocimiento de la técnica (datos previos sobre el final del juego).
Videojuegos.
Las empresas desarrolladoras de videojuegos contrataron servicios de empresas especializadas en este sector de minería de datos para poder presentar productos de calidad y que realmente gusten al público basándose en el análisis de la información obtenida de su público objetivo.
Ciencia e ingeniería.
Utilizada ampliamente en diversas áreas relacionadas con la ciencia y la ingeniería. Algunos ejemplos de aplicación en estos campos son:
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Definición
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Proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos.
Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.
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Es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.
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