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Presentación Minería de Datos

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Presentación Minería de Datos Presentación Minería de Datos Presentation Transcript

  • Mini Curso: Introducción a la Minería de Datos “Torturando a los datos para que nos digan la verdad”
  • Agenda Introducción Que es Minería de Datos Metodología CRISP Casos Aplicativos Preguntas www.dataminingperu.com
  • Introducción  Día a día se almacenan gigantescas cantidades de datos.  La información que se almacena no representa mayores costos y se almacenan con la esperanza de analizarlos mas adelante. “Se estima que la cantidad de información en el mundo se duplica cada 20 meses.” www.dataminingperu.com
  • Niveles de conocimiento www.dataminingperu.com
  • Que es la Minería de Datos Extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil, a partir de los datos. La Minería de Datos es un conjunto de técnicas de análisis de datos que permiten: - Extraer patrones, tendencias y regularidades para describir y comprender mejor los datos. - Extraer patrones y tendencias para predecir comportamientos futuros. www.dataminingperu.com
  • Que es la Minería de Datos www.dataminingperu.com
  • Evolución 60’s: Informes batch: • la información es difícil de encontrar y analizar, poco flexible, se necesita reprogramar cada petición. 70’s: Primeros DSS (Decision Support Systems) y EIS (Executive Information Systems): • basados en terminal, no integrados con el resto de herramientas. 80’s: Acceso a datos y herramientas de análisis integradas (conocidas como intelligent business tools): • Herramientas de consultas e informes, hojas de cálculo, interfaces gráficos e integrados, fáciles de usar. • Acceden a las bases de datos operacionales (“killer queries”). 90’s: Almacenes de Datos y herramientas OLAP. 00’s: Herramientas de Minería de Datos y Simulación. www.dataminingperu.com
  • Herramientas para la toma de Decisiones Herramientas de Toma de Decisiones Fuentes Herramientas Internas de consultas e informes Base de Datos Transaccional Herramientas EIS Almacén Interfaz y ETL Operadores de Datos Fuente de Datos 1 Herramientas texto OLAP Fuente de Datos 3 HTML Herramientas de Fuente de Datos Fuentes Minería de Externas Datos www.dataminingperu.com
  • Clasificación de Algoritmos de Minería de Datos www.dataminingperu.com
  • Aplicaciones de la Minería de Datos Banca • Determinación de Fraude con el uso de Tarjetas de Crédito • Generación de Score de Riesgos para clientes morosos. Retail • Analisis de Canasta • Propensión a la compra de Productos Estrella Marketing • Targeting de acciones de Marketing • Fidelización de Clientes Web • Web Mining • Optimización de Portales Web www.dataminingperu.com
  • Ejemplos de Minería de Datos Telefonía Móvil: Propensión para la detección de Chalequeros Arboles de Decisión Objetivo. Identificar a todos los posibles clientes que están haciendo uso indebido del servicio de telefonía móvil revendiendo ilegalmente la misma. www.dataminingperu.com
  • Aplicación en Web Mining Google Wikipedia El Comercio www.dataminingperu.com
  • Herramientas Comerciales Open Source www.dataminingperu.com
  • Fases del Modelo Fases del Proyecto de Minería de datos Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos www.dataminingperu.com
  • Comprensión del Negocio Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos Determinación Determinar los Evaluar la de los Objetivos Elaborar el Plan Objetivos del situación de Minería de del Proyecto Negocio Datos www.dataminingperu.com
  • Comprensión del Negocio Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos Recolectar Datos Describir los Explorar los Calidad de los Iniciales Datos Datos Datos www.dataminingperu.com
  • Comprensión del Negocio Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos Seleccionar Data Cleaning Integrar los Datos Conjunto de Datos www.dataminingperu.com
  • Data Cleaning Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos Data Cleaning • Generación de datos de calidad. • Datos primarios pueden llevar a conclusiones erroneas en el análisis. • Mejora Considerable en el proceso de Análisis de Datos. Data Data Data Data Reduction Collecting Cleaning Transformation •Se obtiene datos de •Resuelve conflictos •Transformación y •Selección de diferentes fuentes. entre datos. consolidación de los caracteristicas. •Elimina Outliers datos •Muestra del total. www.dataminingperu.com
  • Comprensión del Negocio Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos Escoger la Técnica de Modelado Evaluación Generar la de prueba de Modelos control Construir el modelo www.dataminingperu.com
  • Comprensión del Negocio Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos Determinar los Próximos pasos Revisar el Proceso Evaluar los Resultados www.dataminingperu.com
  • Comprensión del Negocio Comprensión Comprensión Preparación Modelado Evaluación Desarrollo del Negocio de los Datos de los Datos Supervisión y Revisar el Mantenimiento Proyecto Desarrollo del Informe Final Plan www.dataminingperu.com
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