Knowledge Discovery in Databases (KDD)

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

1. 1.-Selección de datos

   • Funtes de datos
     • Internas
       • Sistemas Transacionales de la Organización
         • RH
         • Finanzas
         • Ventas
         • Proveedores
     • Externas
       • Información Pública
         • Encuestas
         • Balanza comercial
         • Tipo de cambio
         • Datos demográficos
       • Información Financiera
         • Balance de las empresas
       • Recopilación de la información
   • Tipo de información
   • Integración de información DW

2. 2.- Preprocesamiento

   • Preparación y Limpieza
     • Tipos de error
     • Datos ausentes
     • Corrección de datos
     • Selección de variables relevantes
   • Selección de la información
     • Subconjunto de datos

3. 3.- Transformación

   • Transformación de datos
   • Generación de nuevas variables
     • Datos agrupados
     • Datos calculados
   • Homologación de la información
   • Determinación de muestras estadísticas

4. 4.- Minería de datos

   • a) Determinación de tareas
     • Problema a resolver
     • Algoritmo de minería de datos
       • Requisitos propios
       • Tipo de datos
     • Agrupación de acuerdo a su enfoque
       • Predictivas
         • Clasificación
         • Regresión
       • Descriptivas
         • Agrupamiento o clustering
         • Correlación
         • Reglas de asociación
         • Reglas de asociación secuenciales
   • b) Método a utilizar
     • Inferencia estadística
     • Árboles de decisión
     • Redes neuronales
     • Inducción de reglas
     • Aprendizaje basado en instancias
     • Algoritmos genéticos
     • Aprendizaje bayesiano
     • Programación lógica inductiva
     • Métodos basados en núcleos
   • c ) Selección de algoritmo
     • Datos
     • Problematica

5. 5.- Interpretación y evaluación

   • Criterios distintos y subjetivos
     • Preciso
     • Comprensible
     • Útil
     • Novedoso
   • Conjunto de datos
     • Datos de Entrenamiento
     • Datos de prueba
   • Métodos
     • Validación simple
     • Validación cruzada
     • Validación cruzada de n pliegues
     • Bootstrapping
   • Medida de evaluación
     • Tecnica de minería
       • Evaluación y entendimiento del contexto real en el cual se utilizará el modelo
       • Evaluación de patrones y análisis por parte de los expertos
   • Retroalimentación a etapas anteriores

6. 0.- Análisis de Necesidades

   • Definición del problema
   • Priorización de proyectos