Admin Tabla de contenido
- 1 ¿Qué se necesita para minería de datos?
- 2 ¿Cuál es la función de la minería de datos?
- 3 ¿Qué es el proceso de KDD minería de datos?
- 4 ¿Qué es KDD y Crisp DM y cómo funcionan?
- 5 ¿Qué es la metodología KDD?
- 6 ¿Cuántas etapas tiene el proceso Crisp-DM?
- 7 ¿Que otras metodologías Además de la crisp-DM existen?
- 8 ¿Qué es la metodología crisp-DM y cuáles son sus fases?
- 9 ¿Cuáles son los beneficios de la minería de datos?
- 10 ¿Qué es la generación de un modelo de Minería de datos?
¿Qué se necesita para minería de datos?
Un proyecto de minería de datos tiene cinco fases necesarias que son, esencialmente:
- Comprensión: del negocio y del problema que se quiere resolver.
- Determinación, obtención y limpieza: de los datos necesarios.
- Creación de modelos matemáticos.
- Validación, comunicación: de los resultados obtenidos.
¿Cuál es la función de la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de hallar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados. Empleando una amplia variedad de técnicas, puede utilizar esta información para incrementar sus ingresos, recortar costos, mejorar sus relaciones con clientes, reducir riesgos y más.
¿Cómo es el proceso de la minería de datos?
El proceso de minería de datos comprende varios pasos como crear, probar y trabajar con los modelos de minería. El proyecto de minería de datos comienza con un plan bien definido de inteligencia comercial. Los analistas de la empresa definen el problema a resolver y el objetivo concreto de empresa que se desea cumplir.
¿Qué es el proceso de KDD minería de datos?
Consiste en un proceso para analizar patrones que responden a tres factores: son importantes, útiles y entendibles. Ante una enorme cantidad de datos, el objetivo ya no será solo agruparlos y actuar acorde a los parámetros que allí se encuentran.
¿Qué es KDD y Crisp DM y cómo funcionan?
CRISP-DM, que son las siglas de Cross-Industry Standard Process for Data Mining, es un método probado para orientar sus trabajos de minería de datos. Como metodología, incluye descripciones de las fases normales de un proyecto, las tareas necesarias en cada fase y una explicación de las relaciones entre las tareas.
¿Cómo funciona Crisp-DM?
El modelo CRISP-DM cubre las fases de un proyecto, sus tareas respectivas, y las relaciones entre estas tareas. En este nivel de descripción no es posible identificar todas las relaciones; las relaciones podrían existir entre cualquier tarea según los objetivos, el contexto, y el interés del usuario sobre los datos.
¿Qué es la metodología KDD?
El Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD, del inglés Knowledge Discovery in Databases) es básicamente un proceso automático en el que se combinan descubrimiento y análisis. El proceso consiste en extraer patrones en forma de reglas o funciones, a partir de los datos, para que el usuario los analice.
¿Cuántas etapas tiene el proceso Crisp-DM?
El ciclo vital del modelo contiene seis fases con flechas que indican las dependencias más importantes y frecuentes entre fases. La secuencia de las fases no es estricta.
¿Qué es KDD y Crisp-DM y cómo funcionan?
¿Que otras metodologías Además de la crisp-DM existen?
Las tres metodologías dominantes para el proceso de la minería de datos son: KDD, CRISP-DM y SEMMA. Es una metodología propuesta por Fayyad [3] en 1996, propone 5 fases: Selección, preprocesamiento, transformación, minería de datos y evaluación e implantación. Es un proceso iterativo e interactivo.
¿Qué es la metodología crisp-DM y cuáles son sus fases?
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos proporciona el vínculo entre los sistemas de transacción y de análisis independiente en el mundo de la tecnología de la información a gran escala. Los distintos tipos de software de data mining que pueden encontrarse en el mercado analizan las relaciones y patrones que se dan en las consultas abiertas de los usuarios.
¿Cuáles son los beneficios de la minería de datos?
Independientemente de la industria, la minería de datos que se aplica a los patrones de ventas y al comportamiento del cliente (en el pasado) puede usarse para crear modelos que predigan las ventas y el comportamiento futuro. Otro potencial: la minería de datos puede ayudar a eliminar actividades que pueden dañar a las empresas.
¿Qué es la generación de un modelo de Minería de datos?
La generación de un modelo de minería de datos forma parte de un proceso mayor que incluye desde la formulación de preguntas acerca de los datos y la creación de un modelo para responderlas, hasta la implementación del modelo en un entorno de trabajo. Este proceso se puede definir mediante los seis pasos básicos siguientes:
¿Cuál es el primer paso del proceso de Minería de datos?
El primer paso del proceso de minería de datos, tal como se resalta en el siguiente diagrama, consiste en definir claramente el problema y considerar formas de usar los datos para proporcionar una respuesta para el mismo.