Introducción a Data mining
[vc_row css=».vc_custom_1533834763111{background-color: #ffffff !important;}»][vc_column][vc_custom_heading text=»Introducción a Data mining» font_container=»tag:h2|text_align:center|color:%23990d0d» use_theme_fonts=»yes»][vc_row_inner content_placement=»middle»][vc_column_inner width=»1/4″][/vc_column_inner][vc_column_inner width=»1/4″][vc_single_image image=»1871″ img_size=»110×110″ alignment=»center» style=»vc_box_shadow_circle_2″ css_animation=»bounceIn»][/vc_column_inner][vc_column_inner width=»1/4″][vc_column_text el_class=»referencias»]Por: Diana González-Bravo
MD, Epidemiólogo
Investigador MBE
Neuroeconomix[/vc_column_text][/vc_column_inner][vc_column_inner width=»1/4″][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_column_text]
La minería es un término que caracteriza el proceso de encontrar piedras preciosas o un material valioso, proveniente de una gran cantidad de materia prima. Pero ¿Qué es data mining?
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Data mining es un término que se ha hecho popular para designar al proceso de extracción de información entre grandes cantidades de datos. La abundancia de información, sumado a la necesidad de herramientas poderosas de análisis, es el escenario perfecto para desarrollar un proceso en el que se extrae la riqueza de los datos disponibles.
¿A qué tipo de información se le puede hacer minería de datos?
El data mining se puede aplicar a cualquier tipo de información, desde simples medidas numéricas y documentos de texto, hasta información más compleja como datos espaciales, multimedia y archivos planos.
Los siguientes son ejemplos de la información a la que se le puede aplicar minería de datos: transacciones bancarias, datos científicos, datos médicos y personales, correos electrónicos, datos de diseño asistido por computadora (CAD) y de ingeniería de software.
Proceso de Data mining
- Selección del conjunto de datos, para remover el ruido, datos inconsistentes, y seleccionar aquellos que sean útiles para el análisis
- Análisis de las propiedades de los datos, para caracterizar variables, mediante histogramas u otras herramientas
- Transformación del conjunto de datos de entrada, también conocida como consolidación de datos, es una fase en la que a los datos seleccionados se les da una estructura apropiada para el proceso de minería
- Seleccionar y aplicar la técnica de minería de datos, donde se aplican métodos inteligentes para extraer los patrones información
- Extracción de conocimiento, esto se logra identificando patrones relevantes, basados en variables de interés
- Interpretación y evaluación de datos, mediante tablas y gráficas que representan un insumo valioso para la toma de decisiones
Figura 1. Proceso de minería de datos. Fuente: Elaboración propia.
La minería de datos nos permite analizar información para extraer datos y obtener el máximo provecho de ellos, sustentando el proceso de investigación de una manera rigorosa y fiable.
Para saber más sobre proyectos relacionados y cómo hacer data mining, no dude en contactarnos. [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row css=».vc_custom_1533834464911{background-color: #f7f7f7 !important;}»][vc_column][vc_custom_heading text=»Referencias» font_container=»tag:h4|text_align:left|color:%23990d0d» use_theme_fonts=»yes»][vc_column_text el_class=»referencias»]
- Zaiane Osmar. CMPUT690. Principles in Knowledge Discovery in Databases. Chapter I: Introduction to Data Mining. University of Alberta, 1999.
- Han Jiawei, Kamber Micheline, Pei Jian. Data Mining: Concepts and Techniques. Third Edition. Morgan Kaufmann, Elsevier. 2012.
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