Generalidades Autor: Yohn Jair Palacios Fecha: octubre 23 de 2013

DEFINICION  Es un campo de la ciencia de la computación consiste en extraer.  Utiliza los métodos de la inteligencia artificial aprendizaje estadístico y sistemas de bases de datos.  conjunto de datos y transformarla en una estructura.  utilizado para referirse a cualquier forma de datos a gran escala o procesamiento de la información

HISTORIA  Los fundamentos teóricos de la minería de datos se basan en el estudio del aprendizaje automático en máquinas.  El desarrollo de esta área ha pasado por varias etapas a través de su historia, y los cambios han sido de tal relevancia que hoy se puede hablar de paradigmas, tres de estos son descritos a continuación.  La minería de datos en tendida como la búsqueda de patrones dentro de grandes bases de datos

TIPOS DE MINERIA DE DATOS  Un modelo de minería de datos recibe los datos de una estructura de minería De datos y, a continuación, los analiza utilizando un algoritmo de minería de datos.  La estructura de minería de datos almacena la información que define el origen de datos. Un modelo de minería de datos almacena la Información derivada del procesamiento estadístico de los datos, como los patrones encontrados como resultado del análisis.

IMPORTANCIA  Los propios datos no se copian del servidor de origen al nuevo proyecto de minería de datos, solo se importan las definiciones de los orígenes de datos y las vistas del origen de datos  Si importa un proyecto creado en una versión anterior de Analysis Services, el origen de datos puede utilizar proveedores que no estén instalados en el servidor en el que vaya a importar el proyecto  Si surgen errores al procesar las estructuras de minería de datos el procesador estará bloqueado

VIDEO EEste video me permite tener una mayor comprensión sobre la minería de datos y para saber lo que es minería de datos

VENTAJAS  Para poder reaccionar con rapidez a los cambios de demanda del mercado hay que comprender todo los factores que influyen el negocio observar los factores calves y proveer a los que toman decisiones de información relevante  Crecimiento económico, 8.9 PIB es decir hay trabajo y sueldos bien remunerados, 8 dólares sueldo mínimo cuando en México apenas llega a 2.9 PIB con casi 4 dólares de sueldo mínimo muy buena ventaja no?? Combustible accesible a todos los bolsillos 10 centavos de Bolívar

DESVENTAJAS  Un caso análogo es el de la detección de transacciones de lavado de dinero o de fraude en el uso de tarjetas de crédito o de servicios de telefonía móvil e incluso en la relación de los contribuyentes con el fisco.  Generalmente, estas operaciones fraudulentas o ilegales suelen seguir patrones característicos que permiten, con cierto grado de probabilidad, distinguirlas de las legítimas y desarrollar así mecanismos para tomar medidas rápidas frente a ellas.

CONCLUSIONES  En la última década la minería de datos ha experimentado un enorme crecimiento como Resultado de los volúmenes de datos que procesan los sistemas de información. Los éxitos obtenidos han demostrado la necesidad e importancia de este joven y prominente campo de investigación sin embargo se requiere mayor estudio a fin de optimizar los métodos empleados actualmente por ejemplo la implementación de minería de datos en bases de datos orientadas a objetos y espacio temporales.

CIBERGRAFIA  hp/cienciaeingenieria/issue/view/51 hp/cienciaeingenieria/issue/view/51  s/documentos/msp/pech_p_ma/capi tulo7.pdf s/documentos/msp/pech_p_ma/capi tulo7.pdf  C3%ADa_de_datos C3%ADa_de_datos