¿Qué tipos de algoritmos se usan en la minería de datos?
La minería efectuada por ordenadores es un desarrollo complejo. Los expertos en bases de datos lo definieron como estándar en 1989 y le brindaron el nombre de Knowledge Discovery in Databases (KDD).
Este modelo quiere eludir conjuntos de datos viejos (esos que no poseen correlación alguna). Las fases KDD son un «desarrollo no trivial», como lo llaman los expertos. Este desarrollo puede efectuarse iterativo para acrecentar la calidad del análisis.
Ejemplo de minería de datos
Una imagen (o un caso de muestra) vale mucho más que mil expresiones. Procuramos comprender el concepto de la minería de datos en la práctica.
En este caso de ejemplo hemos «extraído» los datos históricos de los Juegos Olímpicos. O explicado de otra forma, procuremos relaciones entre las cambiantes del grupo de datos.
Text Mining radica en emplear la educación automático para el análisis de contenidos escritos. Revela todo lo que es necesario para ti comprender: definición, desempeño, técnicas, virtudes, casos de empleo, etcétera.
Las compañías modernas tienen varios datos sobre sus clientes del servicio o su ámbito de actividad.
Las novedosas tecnologías digitales como comunidades, comercio on-line o apps móviles inteligentes dan ingreso a un enorme volumen de información.
A través de el análisis de estos datos, es viable conocer ocasiones no aprovechadas o inconvenientes preocupantes que tienen que resolverse con urgencia. No obstante, ciertos géneros de datos son mucho más bien difíciles de explotar que otros.
Análisis de segmentación
La intención de esta técnica es hallar conjuntos afines y homogéneos en los datos. Para su solución, se edifican modelos de estudio no supervisados o organizados.
El propósito es conseguir relaciones entre los datos, relaciones ignotas que tengan sentido. El ejemplo tradicional mucho más popular es el análisis del carro de la adquisición de un autoservicio. Diríase que Walmart usó el modelado en las transferencias para conocer que los viernes, un conjunto de usuarios, aparte de llevar cerveza, asimismo adquirían pañales. De ahí que, pusieron los pañales cerca de las cervezas y con esta acción aumentaron las ventas de los dos artículos.
¿Por qué razón es esencial la extracción de datos?
La minería de datos le deja:
- Tamizar todo el estruendos caótico y repetitivo de sus datos.
- Comprender qué es importante y después realizar un óptimo empleo de esta información para valorar los desenlaces probables.
- Apresurar el ritmo de la toma de resoluciones informada.
