Mineria
Enviado por emilio2014 • 4 de Marzo de 2014 • Trabajo • 7.659 Palabras (31 Páginas) • 220 Visitas
Universidad Nacional del Nordeste
Facultad de Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensura
Trabajo de Adscripción
Minería de Datos
Adscripta: Sofia J. Vallejos - L.U.: 37.032
Materia: Diseño y Administración de Datos
Director: Mgter. David Luis la Red Martínez
Licenciatura en Sistemas de Información
Corrientes - Argentina
2006
ii
Índice General
1 Inteligencia de Negocios 1
1.1 Business Intelligence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 ¿Qué es Business Intelligence? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Componentes de Business Intelligence . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Introducción 5
2.1 Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD) . 5
2.2 Concepto del KDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.1 Metas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3 Relación con otras disciplinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4 El proceso de KDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 Mineria de Datos - Data Mining 11
3.1 Conceptos e Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.1.1 Los Fundamentos del Data Mining . . . . . . . . . . . . 12
3.2 Principales características y objetivos de la Minería de Datos . 13
3.3 El Alcance de Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.4 Una arquitectura para Data Mining . . . . . . . . . . . . . . . 16
4 Fases de un Proyecto de MD y Aplicaciones de Uso 17
4.1 Fases de un Proyecto de Minería de Datos . . . . . . . . . . . . 17
4.1.1 Filtrado de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.1.2 Selección de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.1.3 Algoritmos de Extracción de Conocimiento . . . . . . . 18
4.1.4 Interpretación y evaluación . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.2 Aplicaciones de Uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.2.1 En el Gobierno: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.2.2 En la Empresa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.2.3 En la Universidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
iii
iv ÍNDICE GENERAL
4.2.4 En Investigaciones Espaciales . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.2.5 En los Clubes Deportivos . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5 Extensiones del Data Mining 25
5.1 Web mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
5.2 Text mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
6 Conclusión 29
Bibliografía 31
Índice de Figuras
1.1 Ilustración del B.I. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 Jerarquía del Conocimiento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Proceso de KDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.1 Fases del Proyecto de M.D. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
v
Capítulo 1
Inteligencia de Negocios
1.1 Business Intelligence
Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y
no saber qué hacer con ella. La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence
(BI) es la solución a ese problema, pues por medio de dicha información
puede generar escenarios, pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones,
lo que se traduce en una ventaja competitiva. La clave para BI es la
información y uno de sus mayores beneficios es la posibilidad de utilizarla en
la toma de decisiones. En la actualidad hay una gran variedad de software de
BI con aplicaciones similares que pueden ser utilizados en las diferentes áreas
de la empresa, tales como, ventas, marketing, finanzas, etc. Son muchas las
empresas que se han beneficiado por la implementación de una sistema de BI,
además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una necesidad de toda
empresa.
En este nuevo mundo, la información reina afirma Geoffrey A. Moore,
Director de Chasm Group. Vivimos en una época en que la información es la
clave para obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negocios. Para
mantenerse competitiva una empresa, los gerentes y tomadores de decisiones
requieren de un acceso rápido y fácil a información útil y valiosa de la empresa.
Una forma de solucionar este problema es por medio del uso de Business
Intelligence o Inteligencia de Negocios.
1
2 CAPÍTULO 1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
1.2 ¿Qué es Business Intelligence?
La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) se puede definir como
el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer
una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de
bienes se incluyen las bases de datos de clientes, información de la cadena de
suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing o fuente de
información relevante para la empresa.
BI apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el
momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de negocios.
La información adecuada en el lugar y momento adecuado incrementa
efectividad de cualquier empresa.
La tecnología de BI no es nueva, ha estado presente de varias formas por
lo menos en los últimos 20 años, comenzando por generadores de reportes
y sistemas de información ejecutiva en los 80’s Afirma Candice Goodwin .
Entiéndase como sinónimos de tecnología de BI los términos aplicaciones, soluciones
o software de inteligencia de negocios.
Para comprender mejor el concepto se sita el siguiente ejemplo. Una franquicia
de hoteles a nivel nacional que utiliza aplicaciones de BI para llevar un
registro estadístico del porcentaje promedio de ocupación del hotel, así como
los días promedio de estancia de cada huésped, considerando las diferencias
entre temporadas. Con esta información ellos pueden:
• Calcular la rentabilidad de cada hotel en cada temporada del año.
• Determinar quién es su segmento de mercado.
• Calcular la participación de mercado de la franquicia y de cada hotel.
• Identificar oportunidades y amenazas.
Estas son sólo algunas de las formas en que una empresa u organización
se puede beneficiar por la implementación de software de BI, hay una gran
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