¿Cómo aprovechar el data mining?
En la Minería de Datos hay distintas procesos o técnicas con las que efectuar este análisis y extracción de datos para advertir patrones específicos.
- Técnica de asociación o relación. En este desarrollo de Data Mining, los diferentes elementos y una transacción concreta se usan para advertir un patrón concreto. Por poner un ejemplo, si deseamos entender si tenemos la posibilidad de realizar modelos combinados en nuestro comercio on line, esta técnica de Data Mining nos va a ayudar a comprender qué modelos acostumbran a obtener los clientes juntos.
- Técnica de clasificación. A través de la educación automático y la programación lineal, va a poder clasificarse elementos o cambiantes en conjuntos predefinidos. De ahí que asimismo se usan estadísticas, árboles de resolución, redes neuronales…
- Técnica de agrupación. Si bien es afín a la previo, la agrupación en Data Mining es la clasificación de elementos u elementos con especificaciones afines. Al desarrollar esta técnica, se definen conjuntos de clasificación, que no están predefinidos como en la técnica de clasificación.
- Técnica de predicción. Como su nombre señala, esta técnica se apoya en la utilización de datos, sean cambiantes dependientes o independientes, para efectuar conjeturas de accionar.
- Técnica de patrones secuenciales. El período temporal elegido para este análisis de datos tiene un papel fundamental aquí. Los datos de transferencias se usan para detectar patrones o tendencias afines, lo que deja cotejar periodos de un año a otro y también detectar probables ocasiones de negocio.
Qué es la minería de datos o minería de datos
La definición formal de minería de datos o minería de datos sería: la extracción no trivial de información tácita, ignota antes y probablemente útil para partir datos. Otra forma de explicarlo podría ser: la exploración y análisis -por medios automáticos o semiautomatizados- de enormes proporciones de datos para conocer patrones significativos.
La minería de datos nace con la iniciativa de explotar 2 cosas: la infinita cantidad de datos que se guardaban en campos como el comercio, la banca o la salud, y la capacidad de los recientes ordenadores para realizar análisis. operaciones sobre estos datos.
¿Qué es la minería de datos?
Los datos que hay en Internet sobre cada individuo se asocian a los contenidos que ve, tal como a los artículos que consultan y adquieren para hacer un perfil de cliente.
De esta manera, la minería de datos es la tecnología que se hace cargo de investigar los patrones de accionar en línea de los navegantes de la web para relacionarlos y obtener la información mucho más importante.
Business Understanding
En esta etapa, se establecen los objetivos empresariales y de minería de datos.
- Primeramente, debe comprender sus propósitos empresariales y de clientes del servicio. Debe determinar qué desea su cliente (lo que de forma frecuente no sabe)
- Realice un cómputo del ámbito de hoy de minería de datos. Tenga presente los elementos, hipótesis, restricciones y otros componentes esenciales en su evaluación.
- Usando los objetivos empresariales y el ámbito de hoy, defina sus propósitos de minería de datos.
- Un óptimo plan de minería de datos es muy detallado y debe realizarse para lograr los objetivos empresariales y de minería de datos.
¿QUÉ DIFERENCIA HAY DE LA MINERÍA DE DATOS Y EL BIG FECHA?
Big Data y Data Mining tienen la posibilidad de parecer sinónimos, puesto que el propósito de los dos conceptos es combatir contra la infoxicación y explotar al límite el potencial de los datos guardados en Internet. No obstante, no tienen el mismo concepto.
La función primordial del Big Data es investigar enormes volúmenes de datos que sobrepasan la aptitud de los procesadores informáticos ordinarios. A través de un programa adelantado, Big Data procura administrar y procesar toda clase de datos en el menor plazo posible.
