MINERIA DE DATOS

MINERIA DE DATOS

1. Concepto

   • La minería de datos se encarga de preparar, sondear y explorar los datos para sacar la información oculta y útil para la empresa

2. Sus base

   • inteligencia artificial, el análisis estadístico, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo.

3. Tecnicas

   • son más que algoritmos, más o menos sofisticados que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener unos resultados

4. Aplicaciones

   • * Detección de fraudes, Recursos humanos, Ingeniería eléctrica, Genética:

5. Ventajas y desventajas

   • Ventajas: Descubrir información inesperada, gracias a los algoritmos. Analizar enormes cantidades de datos, Interpretación fácil de resultados, Ofrecer a los clientes productos o servicios que necesitan. Uso de estadísticas para ver si las predicciones, Ahorrar en gastos y aprovechar capital
   • Desventajas: la recolección u obtención de datos puede llevar mucho trabajo, aspectos importantes y delicados como la privacidad de los clientes , la inversión inicial para tener las tecnologías necesarias para recopilar los datos puede ser bastante cara

6. Historia

   • En los años sesenta manejaban términos como Data Fishing, Data Mining (DM) o Data Archaeology
   • A principios de los años ochenta, empezaron a consolidar los términos de Minería de Datos y KDD.
   • La evolución dividirse en cuatro etapas principales: Colección de Datos (1960). Acceso de Datos (1980). Almacén de Datos y Apoyo a las Decisiones (principios de la década de 1990). Minería de Datos Inteligente.(finalesnales de la década de 1990).