Qué es el data mining
El data mining utiliza una cantidad relativamente grande de poder de cómputo que opera en un gran conjunto de datos para determinar las regularidades y las conexiones entre puntos de datos. Los algoritmos que utilizan técnicas de la estadística, el aprendizaje automático y reconocimiento de patrones se utilizan para buscar grandes bases de datos de forma automática. El data mining también se conoce como el conocimiento del descubrimiento en bases de datos (KDD).
Al igual que el término inteligencia artificial, data mining es un término general que puede aplicarse a una serie de actividades diversas. En el mundo corporativo, el data mining se utiliza con mayor frecuencia para determinar la dirección de las tendencias y predecir el futuro, también se emplea para construir modelos y sistemas de apoyo que brindan información. El data mining tiene un papel de primera línea en la lucha contra el terrorismo, pues supuestamente se utilizó para determinar el líder de los ataques de las torres gemelas.
Las técnicas de regresión del data mining se utilizan para restar patrones irrelevantes, dejando sólo la información útil. El plazo bayesiano se ve con frecuencia en el campo, en referencia a una clase de técnicas de inferencia que permiten predecir la probabilidad de eventos futuros mediante la combinación de probabilidades a priori y las probabilidades sobre la base de eventos condicionales.
Filtrado de correo basura es sin duda una forma de minería de datos, lo que automáticamente trae mensajes en relevancia con la superficie de un mar caótico de intentos de phishing y campos de spam.
Los árboles de decisión se utilizan para filtrar las montañas de datos. En un árbol de decisión, todos los datos pasan a través de un nodo de entrada, donde se enfrenta a un filtro que separa los datos en las corrientes en función de sus características. Por ejemplo, los datos sobre el comportamiento del consumidor es probable que sean filtrados en base a los factores demográficos.
El data mining no es principalmente fuerte en los gráficos de lujo y las técnicas de visualización, sino que los utilizan para mostrar lo que ha encontrado. Se sabe que se puede absorber más información estadística visual que verbal y este formato para la presentación puede ser muy persuasivo y poderoso si se usa en el contexto adecuado.
A medida que nuestra civilización se encuentra cada vez más saturada de datos, cada día hay una mayor cantidad de errores de información. El data mining nos permitirá corregir estos errores y descubrir nuevas perspectivas sobre la base de datos del pasado.
Fuente: El data mining

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