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Minería de datos: Conceptos y tendencias - Coggle Diagram
Minería de datos: Conceptos y tendencias
Aplicaciones de la minería de datos
Comercio y banca
Astronomía
Recuperación de información no numérica
Geología, minería, agricultura y pesca
Seguridad y detección de fraude
Ciencias ambientales
Medicina y farmacia
Ciencias Sociales
Extracción de conocimientos en bases de datos de minería de datos
El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) se define como el proceso de identificar patrones significativos en los datos que sean válidos, novedosos, potencialmente útiles y comprensibles para un usuario.
El rápido crecimiento del interés en la minería de datos es debido al avance de la tecnología de Internet y a la gran participación en aplicaciones multimedia en este dominio, a la facilidad en la captura de datos y el abaratamiento de su almacenaje
Retos y tendencias de la minería de datos
Simulación, integración en la toma de decisiones y minería de datos
Minería para datos con una estructura compleja
Aspectos metodológicos
Escalabilidad
Técnicas usadas por la minería de datos
La Minería de Datos se podría abstraer como la
construcción de un modelo que ajustado a unos datos proporciona un conocimiento
La elección del modelo viene determinada básicamente por dos condicionantes: el tipo de los datos y el objetivo que se quiera obtener
La minería de datos es un intento de buscarle sentido a la explosión de información que actualmente puede ser almacenada
La revolución digital ha hecho posible que la información digitalizada sea fácil de capturar, procesar, almacenar, distribuir, y transmitir
El término KDD (inciales de Knowledge Discovery in Databases), acuñado en 1989 se refiere a todo el proceso de extracción de conocimiento a partir de una base de datos y marca un cambio de paradigma en el que lo importante es el conocimiento útil que seamos capaces de descubrir a partir de los datos.
En realidad, los términos MD y KDD son a menudo confundidos como sinónimo.