Bajo el nombre de minería de datos se engloban un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de "conocimiento" procesable implícito en las bases de datos de las empresas. Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación. Un proceso típico de minería de datos parte de la selección del conjunto de datos, tanto en lo que se refiere a las variables dependientes, como a las variables objetivo, como posiblemente al muestreo de los registros disponibles. A continuación se analiza las propiedades de los datos, en especial los histogramas, diagramas de dispersión, presencia de valores atípicos y ausencia de datos. Como consecuencia de este análisis, al conjunto de datos de entrada se le aplican una serie de transformaciones con el objetivo de prepararlo para aplicar la técnica de minería de datos que mejor se adapte a los datos y al problema. Finalmente se selecciona la técnica de minería, se construye el modelo predictivo, de clasificación o segmentación, y se evalúan los resultados contrastando con un conjunto de datos previamente reservado para validar la generalidad del modelo.
Profesor investigador del instituto de gestión del conocimiento en ambientes virtuales de aprendizaje de la universidad de guadalajara, mexico
coordino las...
Ingeniero en informatica
universidad de chile
con experiencia en direccion de departamentos de computacion
y en desarrollo de sistemas
tambien dicto charlas y clases...