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MINERIA DE DATOS - Coggle Diagram
MINERIA DE DATOS
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Desventajas
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La inversión inicial para obtener las tecnologías necesarias para la recopilación de datos puede tener un coste elevado.
Ventajas
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Los resultados son muy fáciles de interpretar y no es necesario tener conocimientos en ingeniería informática.
Permite encontrar, atraer y retener clientes.
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Técnicas
Las redes neuronales
permite interconectar las neuronas en una red (red neuronal) que presta colaboración para la producción de estímulos de salida.
Los árboles de decisión
se utiliza en el campo de la inteligencia artificial a partir de una base de datos en donde se construyen los diagramas de construcciones lógicas.
Los modelos estadísticos
es empleada en los diseños experimentales y en la regresión, con la intención de identificar los factores que modifican la variable de respuesta.
El agrupamiento
Se trata de la disposición de los vectores de entrada de manera que estén más cercanos a los que tengan características comunes
Herramientas
SPSS.
Es un software para editar y analizar todo tipo de datos. Es decir SPSS se utiliza para una amplia gama de análisis estadísticos.
Clementine.
Permite que muchos de los procesos de data mining se realicen en entornos que mejoran tanto el rendimiento como el despliegue de los resultados de data mining.
Oracle Data Miner
Capturan y documentan la metodología analítica del usuario y se pueden guardar y compartir con otros para automatizar las metodologías analíticas.
Weka
Contiene una colección de algoritmos para realizar análisis de datos y modelado predictivo, también tiene herramientas para la visualización de estos datos.
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Conclusión
La minería de datos ahorra a una empresa grandes sumas de dinero y abre nuevas oportunidades comerciales y también contribuye a la toma de decisiones. y también proporciona poder de decisión y resultados de la mejor manera posible.
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