Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Minería de datos (Actividad: Mapa conceptual) - Coggle Diagram
Minería de datos (Actividad: Mapa conceptual)
La tecnología de Internet actual y su creciente demanda necesita el desarrollo de tecnologías de minería de datos más avanzadas para interpretar la información y el conocimiento de los datos
distribuidos por todo el mundo
el desarrollo de la tecnología de minería de datos avanzada continuará siendo una importante área de estudio, y en consecuencia se espera gastar muchos recursos en esta área de desarrollo en los próximos años
“los datos en bruto raramente son beneficiosos directamente”. Su verdadero valor se basa en: (a) la habilidad para extraer información útil la toma de decisiones o la exploración, y (b) la comprensión del fenómeno gobernante en la fuente de datos.
Retos y tendencias de la minería de
datos
Aspectos metodológicos:
Sería muy útil la existencia de una API Standard, de forma que los desarrolladores puedan integrar sin dificultad los resultados de los diversos algoritmos de minería.
Escalabilidad:
la escalabilidad de la minería de datos hacia grandes volúmenes de datos es y será siempre una de las tendencias futuras, ya que el volumen de información que se ha de tratar crece de manera exponencial
Simulación,
integración en la toma de decisiones y minería de datos: los modelos extraídos para un ámbito de interés de una organización. Básicamente se trata de utilizar las salidas de unos modelos como entradas de otros y maximizar el beneficio del conjunto de modelos
Minería para datos
con una estructura compleja: en numerosas ocasiones los datos procedentes de aplicaciones del mundo real no tienen una representación directa en forma de una única tabla, sino que deben ser representadas mediante estructuras jerárquicas (árboles), interrelacionadas (grafos), conjuntos, etc
En muchos dominios, el análisis de datos fue tradicionalmente un proceso manual. Uno o más analistas familiarizados con los datos, con la ayuda de técnicas estadísticas, proporcionaban resúmenes y generaban informes.
Algunas de las tareas importantes de la minería de datos incluyen la identificación de aplicaciones para las técnicas existentes, y desarrollar nuevas técnicas para dominios tradicionales o de nueva aplicación
Aplicaciones de la minería de datos
Seguridad y detección
Recuperación de información no numeríca
Medicina y Farmacia
Astronomía
Comercio y banca
Ciencias Ambientales
Geología
Ciencias Sociales
podemos distinguir dos pasos en una tarea de MD, por un lado la elección del modelo y por otro el ajuste final de éste a los datos.