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Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21
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Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21 Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21 Document Transcript

  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 1 Estas buscando información sobre minería de datos (DATA MINING) aquí vas a encontrar una explicación rápida y sencilla del tema, uso y aplicaciones. Espero que te sirva de ayuda Minería de Datos “Data Mining”: Historia: Desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD.A finales de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 ya existían más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones. Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios. ¿Qué es y para qué sirve la Minería de Datos? Es el estudio y tratamiento de datos masivos para extraer conclusiones e información relevante de ellos. Es decir, La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos. Estos patrones y tendencias se pueden recopilar y definir como un modelo de minería de datos. La Minería de datos puede ser descriptiva (descubrir patrones interesantes o relaciones) o predictivas (clasificar nuevos datos) Hay áreas que toman ventaja de los resultados de aplicar minería de datos a su información, como es el caso de la mercadotecnia, medicina, manufactura, química, economía, etc. Sus tareas más comunes son: Clasificación: Organiza un dato dentro de una de las clases categóricas predefinidas. Regresión: El propósito de este modelo es hacer corresponder un dato con un valor real de una variable.
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 2 Clustering: Es la agrupación de registros, observaciones o clases de objetos similares. Por lo que un cluster es una colección de registros que tienen similitudes y son distintos a cualquier otro cluster. Generación de reglas: Se extraen o generan reglas de los datos, estas hacen referencia al descubrimiento de relaciones de asociación y dependencias funcionales entre los diferentes atributos. Resumen: En esta tarea se proporcionan una descripción compacta de un subconjunto de datos. Análisis de secuencias: Se generan patrones secuénciales, el objetivo es modelar los estados del proceso, extraer e informar de la desviación y tendencias en el tiempo. La generación de un modelo de minería de datos forma parte de un proceso mayor que incluye desde la formulación de preguntas acerca de los datos y la creación de un modelo para responderlas, hasta la implementación del modelo en un entorno de trabajo. Este proceso se puede definir mediante los seis pasos básicos siguientes:
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 3 Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Vea más diferencias entre datos, información y conocimiento. Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales: Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining. Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 4 Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones. En resumen, el datamining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones.
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 5 Carga de trabajo en las fases de un proyecto de datamining EJEMPLOS DE USO DE LA MINERÍA DE DATOS NEGOCIOS La minería de datos puede contribuir significativamente en las aplicaciones de administración empresarial basada en la relación con el cliente. En lugar de contactar con el cliente de forma indiscriminada a través de un centro de llamadas o enviando cartas, sólo se contactará con aquellos que se perciba que tienen una mayor probabilidad de responder positivamente a una determinada oferta o promoción. HÁBITOS DE COMPRA EN SUPERMERCADOS Un estudio muy citado detectó que los viernes había una cantidad inusualmente elevada de clientes que adquirían a la vez pañales y cerveza. Se detectó que se debía a que dicho día solían acudir al supermercado padres jóvenes cuya perspectiva para el fin de semana consistía en quedarse en casa cuidando de su hijo y viendo la televisión con una cerveza en la mano. El supermercado pudo incrementar sus ventas de cerveza colocándolas próximas a los pañales para fomentar las ventas compulsivas. PATRONES DE FUGA En muchas industrias como la banca, las telecomunicaciones, etc., existe un comprensible interés en detectar cuanto antes aquellos clientes que puedan estar pensando en rescindir sus contratos para, posiblemente, pasarse a la competencia. A estos clientes y en función de su valor se les podrían hacer ofertas personalizadas, ofrecer promociones especiales, etc., con el objetivo último de retenerlos. FRAUDES Un caso análogo es el de la detección de transacciones de blanqueo 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 . RECURSOS HUMANOS La minería de datos también puede ser útil para los departamentos de recursos humanos en la identificación de las características de sus empleados de mayor éxito. La información obtenida puede ayudar a la
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 6 contratación de personal, centrándose en los esfuerzos de sus empleados y los resultados obtenidos por éstos. COMPORTAMIENTO EN INTERNET También es un área en boga el del análisis del comportamiento de los visitantes sobre todo, cuando son clientes potenciales en una página de Internet. O la utilización de la información obtenida por medios más o menos legítimos sobre ellos para ofrecerles propaganda adaptada específicamente a su perfil. O para, una vez que adquieren un determinado producto, saber inmediatamente qué otro ofrecerle teniendo en cuenta la información histórica disponible acerca de los clientes que han comprado primero.
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 7
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 8 JUEGOS: Esta nueva área en la minería de datos consiste en la extracción de estrategias utilizadas por personas para los oráculos para determinados juegos combinacionales. Los planteamientos actuales sobre reconocimiento de patrones, no parecen poder aplicarse con éxito al funcionamiento de estos oráculos TERRORISMO La minería de datos ha sido citada como el método por el cual la unidad Able Danger del Ejército de los EE.UU. había identificado al líder de los atentados del 11 de septiembre de 2001, Mohammed Atta, y a otros tres secuestradores del "11-S" como posibles miembros de una célula de Al Qaeda que operan en los EE.UU. más de un año antes del ataque. INGENIERIA ELÉCTRICA: En el ámbito de la ingeniería eléctrica, las técnicas minería de datos han sido ampliamente utilizadas para monitorizar las condiciones de las instalaciones de alta tensión. La finalidad de esta monitorización es obtener información valiosa sobre el estado del aislamiento de los equipos. Para la vigilancia de las vibraciones o el análisis de los cambios de carga en transformadores se utilizan ciertas técnicas para agrupación de datos (clustering) tales como los Mapas Auto-Organizativos (SOM, Self-organizing map). TENDENCIAS: La Minería de Datos ha sufrido transformaciones en los últimos años de acuerdo con cambios tecnológicos, de estrategias de marketing, la extensión de los modelos de compra en línea, etc. Los más importantes de ellos son: La importancia que han cobrado los datos no estructurados (texto, páginas de Internet, etc.) 1 La necesidad de integrar los algoritmos y resultados obtenidos en sistemas operacionales, portales de Internet, etc. 2 La exigencia de que los procesos funcionen prácticamente en línea (por ejemplo, que frente a un fraude con una tarjeta de crédito). 3 Los tiempos de respuesta. El gran volumen de datos que hay que procesar en muchos casos para obtener un modelo válido es un inconveniente; esto implica grandes cantidades de tiempo de proceso y hay problemas que requieren una respuesta en tiempo real.
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 9 En resumen: El Data Mining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones". El Data Mining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 10 Si aun no tienes claro que es la minería de datos elegimos este video de chicos que trabajaron como nosotros y nos ayudo a comprender mejor, de una manera divertida y moderna DATA MINING http://www.youtube.com/watch?v=-aPU13W7Xvw&ytsession=lguIuRGalK- CE45UStSNYRuASxRwcN45JxHqWu0Fx_W_ktuGdzURW427aTS0VdPQlcersIdluHK ws41n9- JCOnJhMBAMJG_A1k3pD8ZF9df2hvvLQgzEnn_7P3Nel2XlOHhVuaTorhou7wTO7P R2fDuV9XLBA3J_nKAxzTgxqDqIBaoHpFEba7b1RHr8kS9nHiyD_gektMg_QiZnb5H exzhoypgLvyx7y27skQ9D4wIErktK2NHumY8ce- uHWyjatknFULinSJ_6cMCE9LjhE5Gw0g7j4gEU
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 11 Referencias: http://msdn.microsoft.com/es-es/library/ms174949.aspx Clara la información e interesante llamo mucho la atención la explicación con imágenes http://silvercorp.wordpress.com/2013/04/24/mineria-de-datos-que-es-y-para- que-sirve/ Buena explicación sobre el tema fácil de comprender http://sinnexus.es/business_intelligence/datamining.aspx Buenas imágenes con datos http://www.ejournal.unam.mx/rca/190/RCA19007.pdf Datos diferentes que complementaron la información Los siguientes son links de donde se extrajeron la mayoría de la imágenes utilizadas, se usaron las más acordes a lo volcado en el texto armado y además que revelen más del tema http://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad= rja&docid=CdibUylKSRbz1M&tbnid=oGlQSiDvJnX3uM:&ved=0CAQQjB0&url =http%3A%2F%2Fsociologianecesaria.blogspot.com%2F2013%2F04%2Fqu e-es-mineria-de- datos.html&ei=tYzPUZDnConwiwLf2oDQAg&bvm=bv.48572450,d.cGE&psig= AFQjCNH-yhQjsAKrPUhMNuRXRvauXf2RzQ&ust=1372642865331286
  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 12 http://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad= rja&docid=JxHdRPl-usS47M&tbnid=0lI88Xn- AxiVRM:&ved=0CAQQjB0&url=http%3A%2F%2Fmsdn.microsoft.com%2Fes- es%2Flibrary%2Fms174757.aspx&ei=4IzPUbTzMoWtigKM1oC4Cg&bvm=bv. 48572450,d.cGE&psig=AFQjCNH- yhQjsAKrPUhMNuRXRvauXf2RzQ&ust=1372642865331286 http://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad= rja&docid=1wpjTGuvQSKfyM&tbnid=55MeqlQOdWDZVM:&ved=0CAQQjB0& url=http%3A%2F%2Fwww.gravitar.biz%2Findex.php%2Fbi%2Fconstruyendo- el-modelo-mineria-de- datos%2F&ei=D43PUbHxBNHUigKHmYCYDw&bvm=bv.48572450,d.cGE&ps ig=AFQjCNH-yhQjsAKrPUhMNuRXRvauXf2RzQ&ust=1372642865331286 http://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad= rja&docid=y0QoyRS5w3Q1QM&tbnid=BcCYZlrDbairzM:&ved=0CAQQjB0&url =http%3A%2F%2Fwww.cec.espol.edu.ec%2Fblog%2Flneira%2F2012%2F01 %2F05%2Fse-puede-aplicar-tecnicas-de-mineria-de-datos-en- excel%2F&ei=Po3PUYKBIsTgiAKBp4HgDA&bvm=bv.48572450,d.cGE&psig= AFQjCNH-yhQjsAKrPUhMNuRXRvauXf2RzQ&ust=1372642865331286 http://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad= rja&docid=-6_C0TLFLsMkeM&tbnid=kjISBHr- MbrKcM:&ved=0CAQQjB0&url=http%3A%2F%2Fwww.linkses.net%2Fsoftwar e%2FMineria_de_Datos%2F&ei=mI3PUcCFBoepiALepoHADw&bvm=bv.485 72450,d.cGE&psig=AFQjCNH- yhQjsAKrPUhMNuRXRvauXf2RzQ&ust=1372642865331286
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  • Trabajo practico Internet: Minería de Datos “Data Minning” 14 Equipo Pamela Rosacha pamela_rosacha@hotmail.com Georgina Escalante escalada.georgina@gmail.com Nahuel Valdez ndvaldez@hotmail.com Daniela Bedascarrasbure danibedas2403@gmail.com