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Unidad 1 - Coggle Diagram

- - - - 1.Recopilación de datos: En esta etapa, se determinan los conjuntos de datos relevantes para el análisis y se recopilan de diversas fuentes. Los datos deben guardarse de forma segura y confiable. Los almacenes pueden ser físicos o lógicos.
      - 2.Selección, Limpieza, transformación: Una vez recopilados todos los datos, durante esta fase, se seleccionan los datos que se entienden como más importantes dentro del data warehouse y se transforman para poder procesarse con mayor facilidad. el resultado de esta fase se le conoce como vista minable, en esta fase se conforma de tres subfases:
        -Selección de datos: Mediante técnicas de filtrado de registros y de atributos y se eliminan los datos irrelevantes para el análisis posterior.
        -Limpieza de datos: Tarea muy importante dentro de todo el proceso ya que un data warehouse que ha almacenado años y años de datos puede contener valores inexistentes o incluso valores que sí existen pero que son erróneos.
        -Transformación de datos: Esta tarea consiste en transformar los datos pre procesados ya que en la fase posterior a data Mining se aplicarán una serie de algoritmos sobre estos datos.
      - 3.Transformación de datos: Esta fase es la más representativa del proceso KDD y es habitual utilizarla para referirse a todo el proceso, en ella los datos se transforman en un formato más adecuado para el análisis, como la normalización de valores numéricos o la codificación de variables categóricas.
      - 4.Minería de datos: Esta etapa implica la aplicación de algoritmos y técnicas de minería de datos para descubrir patrones y relaciones interesantes en los datos.
      - 5.Interpretación / evaluación de patrones: Una vez que se identifican los patrones, se evalúan y se interpretan en el contexto del problema o dominio específico.
      - 6.Presentación de resultados: Los resultados del análisis se presentan de manera comprensible y visualmente atractiva para los usuarios finales, lo que facilita la toma de decisiones.
      - 7.Uso del conocimiento descubierto: Por último, el conocimiento descubierto se utiliza para tomar decisiones, desarrollar estrategias empresariales o generar nuevos conocimientos en el dominio de aplicación.