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Publicada porStarling J Modificado hace 7 años
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Dr. Francisco J. Mata 1 Metodologías para Minería de Datos Tema 4
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Temario ► Introducción ► Metodología CRISP ► Metodología de Berry y Linoff ► Metodología SEMMA Dr. Francisco J. Mata2
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Introducción ► Minería de datos es una forma de aprender del pasado para hacer mejores decisiones en el futuro ► Una metodología está basada en mejores prácticas Dr. Francisco J. Mata3
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Metodologías de minería de datos ► Tratan de evitar dos resultados indeseables en el proceso de aprendizaje Aprender cosas que no son ciertas Aprender cosas que aunque ciertas no son útiles Dr. Francisco J. Mata4
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Aprender cosas que no son ciertas ► Más peligroso que aprender cosas que no son útiles Decisiones importantes pueden estar basadas en información o conocimiento incorrecto Dr. Francisco J. Mata5
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Problemas que llevan a conclusiones falsas ► Patrones en los datos pueden no representar reglas ► El modelo desarrollado puede no reflejar la población relevante ► Los datos pueden estar en un nivel equivocado de detalle Dr. Francisco J. Mata6
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Patrones en los datos pueden no reflejar reglas ► Los seres humanos dependen tanto de patrones en sus vidas que tienden a verlos aunque no existan Ejemplos de patrones ► Alternancia de día y noche ► Estaciones ► Horas y días de programas en la TV Dr. Francisco J. Mata7
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Patrones en los datos pueden no reflejar reglas ► El desafío de la minería de datos es encontrar patrones que tengan valor predictivo El partido que no tiene la presidencia tiende a ganar más puestos en el Congreso durante las elecciones de medio periodo ► Razones políticas Cuando la Liga Americana gana la Serie Mundial, los Republicanos ganan la Casa Blanca ► No hay razón aparente En las elecciones presidenciales, el hombre más alto gana ► Desde 1945 Carter versus Ford Gore versus Bush Dr. Francisco J. Mata8
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El modelo desarrollado puede no reflejar la población relevante ► Para hacer alguna predicción se crea un modelo de la situación ► Este modelo se desarrolla a partir de una muestra de la población Muestras sesgadas Dr. Francisco J. Mata9
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Los datos pueden estar en un nivel equivocado de detalle Dr. Francisco J. Mata10 ¿Cayeron las ventas en octubre?
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Aprender cosas que aunque ciertas no son útiles ► Aprender cosas que ya son conocidas ► Aprender cosas que no pueden ser utilizadas Dr. Francisco J. Mata11
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Aprender cosas que ya son conocidas ► Muchos de los patrones en los datos representan cosas que ya conocemos Personas retiradas no responden a ofertas para planes de retiro Personas que viven donde no hay torres de celular tienden a no comprar téléfonos celulares Dr. Francisco J. Mata12
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Aprender cosas que ya son conocidas ► Aprender cosas que ya conocemos tiene sin embargo un propósito útil Demuestra que la minería de datos está funcionando y que los datos son razonablemente precisos Dr. Francisco J. Mata13
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Aprender cosas que no pueden ser utilizadas ► La minería de datos puede descubrir relaciones que son tanto ciertas como desconocidas per difíciles de utilizar Problemas regulatorios ► Historia de crédito de un cliente puede predecir futuros reclamos de seguro, pero la ley no permite discriminar a los clientes No se puede cambiar el ambiente en que se opera ► Un producto puede ser más apropiado para ciertos climas que otros pero no se puede cambiar el clima ► Un servicio puede ser peor en ciertas condiciones topografía pero no se puede cambiar estas condiciones Dr. Francisco J. Mata14
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Dr. Francisco J. Mata15 CRISP-DM ► Cross Industry Standard Process for Data Mining Desarrollada en 1996 por ► Daimler Benz (ahora Daimler Chrysler) ► ISL (ahora parte de SPSS), que lanzara en 1994 Clementine (software para minería de datos) ► NCR creador de Teradata (software para bodega de datos) Independiente de la herramientas de minería de datos utilizados Guía CRISP-DM Versión 1.0 (http://www.crisp- dm.org/CRISPWP-0800.pdf) http://www.crisp- dm.org/CRISPWP-0800.pdfhttp://www.crisp- dm.org/CRISPWP-0800.pdf
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Dr. Francisco J. Mata16 Divisiones de CRISP-DM
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Dr. Francisco J. Mata17 Fases de CRISP-DM
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Dr. Francisco J. Mata18 Fases de CRISP-DM ► Entendimiento del negocio Comprender los objetivos y requerimientos del proyecto desde la perspectiva del negocio Este conocimiento es luego convertido en la definición de un problema de minería de datos y un plan preliminar es desarrollado para alcanzar estos objetivos
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Dr. Francisco J. Mata19 Fases de CRISP-DM ► Entendimiento de los datos Recolección inicial de datos Continúa con actividades para ► Familiarizarse con los datos ► Identificar problemas con la calidad de los datos ► Descubrir percepciones de su naturaleza interna o detectar subconjuntos interesantes para formar hipótesis
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Dr. Francisco J. Mata20 Fases de CRISP-DM ► Preparación de datos Actividades para construir el conjunto de datos final, el cual será utilizado como entrada a las herramientas de modelaje Las tareas se pueden aplicar múltiples veces y sin un orden pre-establecido ► Incluyen extracción, transformación y carga (ETL)
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Dr. Francisco J. Mata21 Fases de CRISP-DM ► Modelado Varias técnicas de modelado son seleccionadas y aplicadas y sus parámetros calibrados a valores óptimos ► Existen varias técnicas de minería de datos que se pueden aplicar a un mismo problema Dichas técnicas tienen diferentes requerimientos de datos haciendo en muchas ocasiones necesario volver a la etapa de preparación de datos
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Fases de CRISP-DM Modelado Dr. Francisco J. Mata22
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Dr. Francisco J. Mata23 Fases de CRISP-DM ► Evaluación Determina si el modelo construido satisface los objetivos del negocio ► ► ¿Existen aspectos del negocio que no hayan sido considerados suficientemente? Evaluar resultados ► ► Resultados=Modelos+Descrubimientos
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Dr. Francisco J. Mata24 Fases de CRISP-DM ► Aplicación del modelo o sus resultados Tan simple como generar un reporte o tan complejo como implementar un proceso continuo de minería de datos a través de la empresa
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Dr. Francisco J. Mata25 Tareas genéricas
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Dr. Francisco J. Mata26 Tareas genéricas y salidas para entender el negocio
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Dr. Francisco J. Mata27 Tareas genéricas y salidas para entender los datos
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Dr. Francisco J. Mata28 Tareas genéricas y salidas para preparación de datos
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Dr. Francisco J. Mata29 Tareas genéricas y salidas para modelado
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Dr. Francisco J. Mata30 Tareas genéricas y salidas para evaluación
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Dr. Francisco J. Mata31 Tareas genéricas y salidas para aplicación del modelo o sus resultados
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Dr. Francisco J. Mata32 Fases, tareas, salidas, actividades ► Guía del usuario para CRISP-DM (página 35)
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