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MINERÍA DE DATOS - Coggle Diagram
MINERÍA DE DATOS
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La MD hace hincapié en:
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- Algoritmos y arquitecturas (proporcionando
la estadística y el aprendizaje automático los fundamentos de los métodos y las
formulaciones)
- La automatización para manejar grandes
volúmenes de datos heterogéneos.
La minería de datos , es un campo interdisciplinar con el objetivo general de predecir las salidas y revelar relaciones en los datos
Para ello se utilizan herramientas automáticas
que (a) emplean algoritmos sofisticados para descubrir principalmente patrones ocultos,
asociaciones, anomalías, y/o estructuras de la gran cantidad de datos almacenados en los data
warehouses u otros repositorios de información, y filtran la información necesaria de las grandes
bases de datos.
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Las tareas propias de la fase de minería de datos pueden ser descriptivas, (i.e. descubrir patrones interesantes o relaciones describiendo los datos), o predictivas (i.e. clasificar nuevos datos basándose en
los anteriormente disponibles).
La minería de datos
(MD) es un intento de buscarle sentido a la explosión de información que actualmente puede ser almacenada.
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.