Para elegir cuál es la técnica mucho más correcta para solucionar una situación cierta, es requisito distinguir el género de información que se desea obtener de los datos. Según su nivel de abstracción y conocimiento que poseen los datos, se puede clasificar en distintas categorías:

• Conocimiento visible: Información de simple solicitud con una fácil solicitud (solicitud). Ejemplo: ¿cuáles fueron las ventas del mes 1?
• Conocimiento multidimensional: Radica en estimar los datos con una composición cierta, dando permiso niveles diferentes de aspecto. Este género de información es el que examinan las herramientas OLAP. Ejemplo: Desde la información de ventas precedentes del mes 1, consulte solo las ventas del producto X en la provincia Y.
• Conocimiento oculto: Información visible, a priori ignota y probablemente útil que se puede recobrar a través de técnicas de extracción de datos. . Esta información es de enorme valor al abrir una exclusiva visión del inconveniente. Ejemplo: ¿Cuál es el perfil de los clientes del servicio del producto X?

Programas para realizar minería de datos

Estos packs informáticos o programas para la minería de datos, son comúnes en este momento para los científicos de datos:

herramienta IBM SPSS Modeler para los científicos de datos que en este momento incluye arrastrar y dejar caer los modelos a usar.

No podría ser mucho más simple.

SAS La herramienta comercial líder en el ámbito privado, usada en toda clase de industrias

WEKA Fundamentalmente para estudiosos y alumnos.

R El lenguaje y programa mucho más habitual en investigación, compañías con implementaciones de código abierto, universidades y otros institutos.

KNIME Una de mis preferidas, todavía no bien conocida, esta interfaz integra WEKA, R, lenguaje Java y considerablemente más. Debes pasar por su página, te enamorarás de ella.

Técnicas de minería de datos

En el campo de la investigación, las técnicas de minería de datos tienen la posibilidad de contribuir a los científicos a clasificar y dividir datos y elaborar hipótesis. La minería de datos deja conseguir información esconde en los datos que no en todos los casos es aparente, en tanto que, dado el enorme volumen de datos que ya están, una gran parte de este volumen jamás se examinará.

Las técnicas de minería de datos tienen la posibilidad de ser de 2 tipos:

Virtudes de la minería de datos

Entre las virtudes de la minería de datos podemos encontrar distintas chances para las compañías, no solo como técnica de Big Data para acrecentar las ventas, asimismo para ganar clientes del servicio, retener a los que ya están o acrecentar la optimización del tiempo.

Precaución con las virtudes de la minería de datos, pues si todavía no tienes un especialista en minería de datos, desearás uno en tu aparato en relación termines de leer.