¿Qué tecnología usa el data mining?
En Data Mining 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 servirnos de un ejemplo, si deseamos comprender si tenemos la posibilidad de llevar a cabo artículos combinados en nuestro comercio on-line, esta técnica de Data Mining nos va a ayudar a comprender qué artículos acostumbran a obtener los individuos 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 peculiaridades 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.
Data Mining vs Big Data
Los dos conceptos se confunden de forma frecuente y si bien es verdad que hacen referencia al manejo de enormes proporciones de datos, data mining Data y Big Data no son iguales en lo relativo a los objetivos y la manera de procesar los datos.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data es famoso por ser un grupo masivo de datos heterogéneos, de volumen creciente y con una alta velocidad de entrada o procesamiento. Esto quiere decir, en resumen, que el término tiene relación a una masa de información tan enorme que no puede ser procesada por el programa usual.
Aparte del hecho de que el Big Data se identifica por ser voluminoso, veloz y de extensa variedad, es esencial tener en consideración que su contenido es primordial para lograr hacer procesos de Data Mining. Esto se origina por que cuanto mucho más información hay, incrementa la oportunidad de conseguir respuestas mejor documentadas y datos mucho más complejos.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos representa un grupo de tecnologías y técnicas que dan la oportunidad de examinar enormes bases de datos, de manera automática o semiautomática.
La meta es localizar patrones repetitivos que logren argumentar el accionar de todos estos datos.
👉 Técnicas de minería de datos
La minería de datos se apoya en las próximas técnicas:
- Redes neuronales artificiales: se fundamentan en el accionar de humanas. Constan de una secuencia de entidades, neuronas artificiales, que se conectan entre sí para trasmitir señales.
- Regla de inducción: radica en derivar un grupo de reglas para aclarar casos. Las reglas generadas son independientes y no tienen que conformar un árbol. Esta técnica tiene cierto semejante con el árbol de resolución.
- Algoritmo jerárquico: es un procedimiento que quiere crear una jerarquía de conjuntos. Las tácticas para la agrupación jerárquica tienen la posibilidad de ser de abajo a arriba o de abajo a arriba.
- Agrupación o agrupación: esta técnica busca localizar relaciones entre cambiantes gráficas que no están similares con la variable propósito.
