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DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO EN BD (KDD)

Antonio Nicolás García Spanish

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Knowledge Discovery in Databases (KDD)
se combinan descubrimiento y análisis.
preprocesar los datos, hacer minería de datos (data mining) y presentar resultados
Etapas del proceso
- Selección.
  - Preprocesamiento/limpieza.
    - Transformación/reducción.
      - Minería de datos (data mining).
        Interpretación/evaluación.
        visualización de los patrones extraídos
        verificar y resolver conflictos potenciales
        predictivos o descriptivos
      - (noisy data)
        La reducción horizontal implica la eliminación de tuplas idénticas
      - errores humanos, a cambios en el sistema, a información no disponible a tiempo
    - analiza la calidad de los datos
    - (missing y empty), datos nulos, datos duplicados
Ténicas de detección de errores
- Valores admisibles
  - Valores faltantes
    - Valores extremos
      - Violación de reglas o restricciones
        Inconsistencias o redundancia
        Obsolescencias de los datos
KDD es usado para…
- Descripción o caracterización de fenómenos
- descubrimiento de patrones y tendencias en los datos
- Análisis de grupos o conglomerados
- Respuestas y preguntas
- Realizar inferencias y predicciones