¿Por qué usar Data Mining?  Proporciona un punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios.  Ahorra grandes cantidades de dinero.

Presentación del tema: "¿Por qué usar Data Mining?  Proporciona un punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios.  Ahorra grandes cantidades de dinero."— Transcripción de la presentación:

1 ¿Por qué usar Data Mining?  Proporciona un punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios.  Ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios.  Contribuye a la toma de decisiones tácticas y estratégicas.  Permite a los usuarios dar prioridad a decisiones y acciones.  Proporciona poderes de decisión a los usuarios del negocio.

2 Herramientas para Data Mining en SQL Server 2008 R2

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7  Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)  Proporciona a los usuarios una amplia gama de herramientas que puede utilizar para diseñar, crear y visualizar modelos de minería de datos.  Diseñador de Data Mining: Es el entorno primario en el que se trabaja con modelos de minería de Microsoft SQL Server Analysis Services.  Lenguaje DMX: es una extensión del lenguaje SQL que permite crear y trabajar con modelos de minería de datos en SSAS.

8 Herramientas para Data Mining en SQL Server 2008 R2  Algoritmos de Data Mining Algoritmos de Clasificación Algoritmos de Regresión Algoritmos de Segmentación Algoritmos de Asociación Algoritmos de Análisis de Secuencia

9 Business Intelligence Development Studio  Es la IDE de Microsoft utilizada para el desarrollo de análisis de datos y soluciones de Business Intelligence.  Utiliza el Microsoft SQL Server Analysis Services, Reporting Services e Integration Services.

10 Arquitectura del modelo de Data Mining  Un modelo de minería de datos recibe los datos de una estructura de minería de datos y los analiza utilizando un algoritmo de minería de datos. Los metadatos especifican el nombre del modelo y el servidor donde están almacenados, así como una definición del mismo. Los resultados que están almacenados en el modelo varían dependiendo del algoritmo, pero pueden incluir patrones, conjuntos de elementos, reglas y fórmulas. Los enlaces señalan a los datos almacenados en memoria caché en la estructura de minería de datos.