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El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos - Coggle…
El proceso de descubrimiento
de conocimiento en bases de datos
El proceso de extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
Etapas del proceso kdd.
• Selección.
Conjunto de datos
Primero, desarrollar una comprensión del dominio de la aplicación y el conocimiento previo relevante, e la identificar la meta del proceso KDD desde el punto de vista del cliente.
• Preprocesamiento/limpieza.
Analiza la calidad de
los datos.
Segundo, crear un conjunto de datos objetivo: seleccionar el conjunto de datos, o centrarse en un subconjunto de variables o muestras de datos, en el que se ejecutará el descubrimiento.
• Transformación/reducción.
características útiles
para representar los datos
Tercero es la limpieza y preprocesamiento de datos. Las operaciones básicas incluyen eliminar el ruido si es apropiado, recopilar la información necesaria para modelar o contabilizar el ruido
• Minería de datos (data mining).
Búsqueda y descubrimiento de patrones
insospechados y de interés
Cuarto es la reducción y proyección de datos: encontrar características útiles para representar los datos dependiendo del objetivo de la tarea.
• Interpretación/evaluación.
Interpretan los patrones descubiertos
y posiblemente se retorna a las anteriores
Quinto, corresponder los objetivos del proceso KDD (paso 1) con un método particular de minería de datos. Por ejemplo: el resumen o summarización, la clasificación, la regresión
