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KDD y Técnicas de Minería de Datos en Weka
Claudio Henríquez Berroeta
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Contenidos Introducción, conceptos fundamentales.
Técnicas de Minería de Datos Prédictivas Descriptivas Análisis de Datos Ejemplos Prácticos Preguntas
3
Introducción Conceptos Fundamentales Business Intelligent
Knowledge discovery in Databases (KDD) Data Mining
4
Business Intelligent La inteligencia de Negocios es un conjunto de métodos, técnicas y herramientas que apoyan la toma de decisiones para obtener ventajas competitivas en el mercado. Concepto surge a raíz de los Decision Support System (DSS).
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Knowledge Discovery in Databases
Proceso de Descubrimiento de conocimiento en Bases de Datos.
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Data Mining (1) Minería de Datos se denomina a la explotación de las bases de datos para obtener información no trivial, es decir, encontrar patrones o relaciones en los datos. Antecedentes Grandes cantidades de datos. Aumento de la capacidad de respaldo.
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Data Mining (2)
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Técnicas de Minería de Datos
Descriptivas Buscan describir las relaciones encontradas en las Bases de Datos. Predictivas Buscan predecir un resultado en base a los patrones encontrados en las Bases de Datos.
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Técnicas Descriptivas
Reglas de asociación Clustering (agrupamiento)
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Técnicas Predictivas Árboles de Decisión Redes Neuronales
Máquinas de Soporte Vectorial Clasificadores Bayesianos
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Análisis de datos de entrada
Selección Creación de un Data Almacén de Datos Preprocesamiento Análisis Cualitativo Análisis Cuantitativo Transformación Enriquecimiento
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Tipos de Datos Numéricos Nominales
No soportados por todos los algoritmos edad precio sueldo Nominales Subtipo: Binarios nombre dirección producto sexo
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Problema Un gerente de una empresa española, quiere saber las características del producto que se vendió más durante el primer semestre del 2003, y así poder determinar el orden de las prioridades para su abastecimiento.
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Preguntas
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