Intelligent Databases and Information Systems research group Department of Computer Science and Artificial Intelligence E.T.S Ingeniería Informática –

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
¿ Que es una muestra?.
Advertisements

Tipos de software y su desarrollo
Data Mining Minería de Datos Universidad Tecnológica Metropolitana
Temas tipos para micro proyectos de investigación
Tema 6. Evaluación de SRIs
Introducción a la minería de datos
Análisis y Negociación de Requerimientos
ORACLE OLAP Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina
DATA MINING MINERIA DE DATOS Gersom Costas.
DATA WAREHOUSE Presentador Por: Andrés Fabián Cortes Solano.
Herramientas para la Investigación
Razonamiento Explícito y Experimentación en la Algoritmia
Data Mining Integrantes: Rojas Correa, Trinidad Romanskyy, Bohdan
El proceso de extracción de conocimiento
TMiner Data Mining en Java
ATTOS Análisis de Tendencias y Temáticas a través de Opiniones y Sentimientos Kick-off 18 de julio de 2013.
DATA MINING Bibliografía:
VIVIANA ACHURY S. ANGIE NATALIA GARCIA S.. En los últimos años, ha existido un gran crecimiento en nuestras capacidades de generar y colectar datos (Bajo.
Ingeniería del Software
Versión 2004 Enrique Bañuelos Gómez
Autor: Javier Insa Cabrera Director: José Hernández Orallo 26 de septiembre de 2011.
© Manuel ColladoHerramientas software-1 Herramientas software Clasificación. Integración de herramientas.
Intelligent Databases and Information Systems research group Department of Computer Science and Artificial Intelligence E.T.S Ingeniería Informática –
Muestra: Recolección de Datos: Análisis de Datos:
MUESTRA Implica DEFINIR la unidad de análisis (personas, situaciones, individuos, eventos, fenómeno, ensayo)
Optimización de pruebas de mutación con el uso de algoritmos genéticos
De la investigación científica El punto de partida  La elección o asignación del tema.  La identificación o determinación del problema.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
VII Reunión sobre casos prácticos de inspección y vigilancia de mercados y entidades. Santiago de Chile Marcelo García R Sonia Muñoz C. Santiago, 17 de.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INFORMÁTICA
ASIGNATURA Interacción Humano Computador
Bases de Datos II OLAP Online Analytical Processing
Juan Pedro Febles KDD y MD “KDD y MD” “KDD y MD” Dr. Juan Pedro Febles Rodríguez BIOINFO CITMA2005
Diplomado "Gestión de Negocios con Data Warehouse y Data Mining".
Business Intelligence y Data Mining
RESUMEN En este artículo se describe en forma breve una de las líneas de investigación que se están llevando a cabo en el Laboratorio de Tecnologías Emergentes.
INTRODUCCIÓN MINERÍA DE DATOS
PARTE I: INTRODUCCIÓN José Hernández Orallo
La Información en las Organizaciones. Datos Externos Datos Internos Datos Personales Data Mining Data Warehouse Data Marts Meta Data OLAP Queries DSS.
Proceso KDD MSc. Carlos Alberto Cobos Lozada
Chihuahua, 9-11 de octubre de 2003 José Hernández Orallo
1 Asignatura: Inteligencia Artificial l URL de la asignatura: » l Profesores y grupos de teoría: »Fernando.
Escalabilidad en los Algoritmos de Aprendizaje de Redes Bayesianas ISL – Dpto de Informática – UCLM - Albacete.
Ing. Eduard Leonardo Sierra Ballén Seminario de Investigación I Semestre I de 2005 Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas Facultad de Ingeniería.
Taller Europeo de la Red Eureka Investigación en Minería de Datos José C. Riquelme Universidad de Sevilla Granada, 7 y 8 de Julio.
1 Prof:Paula Quitral INTRODUCCIÓN MINERIA DE DATOS Departamento de Informática Universidad de Rancagua.
Un conjunto de perfiles UML para el modelado conceptual de minería de datos sobre almacenes de datos Tesis Doctoral José Jacobo Zubcoff Vallejo 26 de Junio.
DATA MINING KAROL PARDO MIGUEL VALCERO CORPORACION UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS.
ORACLE OLAP CAECE Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina *Kleinlein, Guillermo *Schiano di Cola, Emiliano.
KDD y Técnicas de Minería de Datos en Weka
Ingeniería del Software I
SISTEMAS DE BASES DE DATOS MASIVOS (U. N.) / GESTIÓN Y EL PROCESAMIENTO DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS (U. de A.) Francisco Moreno & Freddy Duitama 2015-II.
Alejandro Sánchez Medina Grado en Ingeniería Informática del Software
Un conjunto de perfiles UML para el modelado conceptual de minería de datos sobre almacenes de datos Tesis Doctoral José Jacobo Zubcoff Vallejo 26 de Junio.
DATA WAREHOUSE.
SOLUCIONES EMPRESARIALES
Marco de Trabajo para Indexación, Clasificación y Recopilación Automática de Documentos Digitales Javier Caicedo Espinoza Gonzalo Parra Chico.
Minería de Datos MC BEATRIZ BELTRÁN MARTÍNEZ FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN. Primavera 2016.
Algunas anotaciones sobre las TIC y los procesos de investigación Vivian Rivera R. Setiembre, 2015.

CARACTERÍSTICAS ESPECIALES DE LA EXTRACCIÓN DE CONOCIMIENTO DE INFO. NO ESTRUCTURADA Objetivos ligeramente Especiales: Búsqueda de Información Relevante.
LAS 14 AREAS TEMATICAS DE LA COMPUTACIÓN En los años la ACM(Association for Computing Machinery) y la IEEE (Institute for Electrical and Electronic.
Extracción de conocimiento a partir de Recursos Digitales para el Aprendizaje Mtro. Alfredo Zapata González Escuela Superior de Informática.
Gestión de la información y el conocimiento II Bibliometría Ángela Valderrama Muñoz Ingeniera de Sistemas (UdeA) Especialista en Alta Gerencia(UdeA) Magister.
Rafael Zamora Garrido Julio Ejemplos de objetivos de Minería de Datos Reducir las bajas de clientes actuales en un 5%. Aumentar las contrataciones.
Intelligent Databases and Information Systems research group Department of Computer Science and Artificial Intelligence E.T.S Ingeniería Informática –
Intelligent Databases and Information Systems research group Department of Computer Science and Artificial Intelligence E.T.S Ingeniería Informática –
Transcripción de la presentación:

Intelligent Databases and Information Systems research group Department of Computer Science and Artificial Intelligence E.T.S Ingeniería Informática – Universidad de Granada (Spain) Fundamentos de Minería de Datos Introducción al Data Mining Fernando Berzal

1 Extracción de patrones (“conocimiento”) en grandes cantidades de datos ¿Qué es la minería de datos? Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

2 Extracción de patrones (“conocimiento”) en grandes cantidades de datos Requisitos n No trivial n Implícito n Previamente desconocido n Potencialmente útil ¿Qué es la minería de datos? Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

3 ¿Qué es la minería de datos? Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía “Data rich, Information poor” Conocimiento (patrones interesantes)

4 Extracción de conocimiento en bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases) Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

5 Extracción de conocimiento en bases de datos n Limpieza de datos (eliminación de ruido e inconsistencias) n Integración de datos (combinación de múltiples fuentes de datos) n Reducción/Selección de datos (identificación de datos relevantes para el problema) n Transformación de datos (preparación de los datos para su análisis) n Minería de datos (técnicas de extracción de patrones y medidas de interés) n Presentación de resultados (técnicas de visualización y de representación del conocimiento) KDD (Knowledge Discovery in Databases) Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

6 Extracción de conocimiento en bases de datos KDD (Knowledge Discovery in Databases) Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

7 Carácter multidisciplinar Data Mining Bases de datos Estadística IA Visualización Aprendizaje Representación del conocimiento Evaluación de resultados Resumen de datos Presentación de resultados Gestión de grandes cantidades de datos Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

8 En función de su propósito general: Técnicas descriptivas Técnicas predictivas También se pueden clasificar atendiendo a n el tipo de datos que hay que analizar n el tipo de “conocimiento” que se obtiene n el tipo de herramienta que utiliza n el dominio de aplicación Clasificación de técnicas Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

9 n Bases de datos relacionales n Bases de datos multidimensionales (DW) n Bases de datos transaccionales n Series temporales, secuencias y data streams n Datos estructurados (grafos, redes sociales) n Datos espaciales y espaciotemporales n Textos e hipertextos (p.ej. Web) n Bases de datos multimedia (p.ej. imágenes) Fuentes de datos Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

10 Caracterización o resumen Discriminación o contraste Patrones frecuentes, asociaciones y correlaciones Clasificación y predicción Detección de agrupamientos (clustering) Detección de anomalías (outliers) Análisis de tendencias (series temporales) Técnicas de Data Mining Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

11 Un resultado es interesante si… n es comprensible (por seres humanos) n es válido con cierto grado de certeza n es potencialmente útil n es novedoso o sirve para validar una hipótesis El interés de los resultados se puede evaluar n objetivamente (criterios estadísticos) n subjetivamente (perspectiva del usuario) Evaluación de resultados Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

12 Una tarea de minería de datos puede describirse en términos de… n Datos relevantes (lo que hay que analizar) n Tipo de conocimiento (lo que se desea obtener) n Conocimiento previo (background knowledge, para guiar el proceso) n Medidas de interés (para evaluar los resultados obtenidos) n Técnicas de representación (para representar los resultados obtenidos) Sistemas de Data Mining Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

13 Sistemas de Data Mining Arquitectura típica Limpieza, integración, selección y transformación de datos Base de datos o Data Warehouse Motor de minería de datos Evaluación de patrones Interfaz de usuario DB DW WWW … Base de conocimiento Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

14 Temas de investigación n n Técnicas eficientes de minería de datos n n Escalabilidad n n Técnicas incrementales n n Algoritmos paralelos n n Incorporación de conocimiento previo n n Evaluación de resultados (interés) n n Interacción con el usuario n n Técnicas interactivas (a distintos niveles de abstracción) n n Técnicas de presentación y visualización de resultados n n Análisis de “nuevos” tipos de datos n n Estructuras complejas (grafos, redes sociales) n n Bases de datos heterogéneas… Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

15 Bibliografía: Libros de texto Jiawei Han & Micheline Kamber: “Data Mining: Concepts and Techniques” Morgan Kaufmann, 2006, ISBN Pang-Ning Tan, Michael Steinbach & Vipin Kumar: “Introduction to Data Mining” Addison-Wesley, 2006, ISBN Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía

16 Bibliografía: Investigación REVISTAS ACM Transactions on KDD ACM Transactions on KDD IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering Data Mining and Knowledge Discovery (DMKD) Data Mining and Knowledge Discovery (DMKD) ACM SIGKDD Explorations ACM SIGKDD Explorations Data & Knowledge Engineering (DKE) Data & Knowledge Engineering (DKE)CONGRESOS KDD (ACM SIGKDD International Conference on KDD) KDD (ACM SIGKDD International Conference on KDD) ICDM (IEEE International Conference on Data Mining) ICDM (IEEE International Conference on Data Mining) SDM (SIAM Data Mining Conference) SDM (SIAM Data Mining Conference) PKDD (Principles and Practices of KDD) PKDD (Principles and Practices of KDD) SIGMOD (Management of Data) SIGMOD (Management of Data) CIKM (Information and Knowledge Management) CIKM (Information and Knowledge Management) WEB: Definición Técnicas de Data Mining Evaluación de resultados Sistemas de Data Mining Temas de investigación Bibliografía