Minera de Datos

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Mapa Conceptual sobre Minería de Datos.
David Villegas Ramirez
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David Villegas Ramirez
Created by David Villegas Ramirez over 7 years ago
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Resource summary

Minera de Datos
  1. La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.
    1. Aplicaciones.
      1. Aplicación Científica Predecir si un compuesto químico causa cáncer o Predecir si una persona puede tener potencialmente una enfermedad a partir de su ADN.
        1. Toma de Decisiones. Ejemplos: banca, finanzas, seguros, marketing, políticas sanitarias o demográficas.
          1. Procesos Industriales. • Investigación Científica Ejemplos: medicina, epidemiología, bioinformática, psicología. • Soporte al Diseño de Bases de Datos. • Mejora de Calidad de Datos. • Mejora en el área de empresas de Consulting
    2. Metodologías de mineria de datos
      1. Métodos basados en: • Tecnología de Bases de Datos • Estadística • Aprendizaje automático • Cómputo de alto rendimiento • Reconocimiento de patrones • Redes Neuronales • Visualización de Datos • Recuperación de Información • Procesamiento de imágenes y señales • Análisis de Datos Espaciale
        1. Metodología CRISP-DM.El estándar incluye un modelo y una guía, estructurados en seis fases, algunas de estas fases son bidireccionales, lo que significa que algunas fases permitirán revisar parcial o totalmente las fases anteriores.
          1. Metodología SEMMA. Es una metodologia mas corta y menos extensa e centra mas en el desarrollo del proceso de Mineria de datos y no se orienta a objetivos empresariales. Tiene 5 fases cada uno representando a sus siglas SEMMA: Sample, Explore, Modify, Model, Assess
            1. La metodología DMAIC es la que se utiliza para llevar a cabo los proyectos Six Sigma de optimización de procesos. Esta metodología consta de cinco fases: D – Definir (Define) M – Medir (Measure) A – Analizar (Analyse) I – Mejorar (Improve) C – Controlar (Control). En cada una de estas fases, se utilizan unas herramientas de calidad y técnicas estadísticas para avanzar en el proyecto basando las acciones en hechos y datos correctamente muestreados, medidos, analizados, etc….
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