Apuntes Inteligencia de Negocios

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Apuntes

Inteligencia de Negocios

CARRERA: Ingeniería en Informática

1. Objetivo

Extraer conocimiento útil y comprensible, desde grandes cantidades de datos almacenados en distintos formatos. Los datos se entienden como “materia prima” la cual se debe explotar para obtener un “producto refinado”, el conocimiento; este conocimiento debe ser especialmente valioso para ayudar en la toma de decisiones sobre el ámbito de los datos recopilados.

1. Fases principales

El proceso de minería de datos consta de las fases principales siguientes:

1. Definición del problema: Se centra en comprender los objetivos y requisitos del proyecto
2. Recopilación y preparación de datos: La fase de comprensión de los datos implica la recogida y exploración de los mismos.
3. Construcción y evaluación del modelo: Selección y aplicación varias técnicas de modelado y calibración de los parámetros para valores óptimos.
4. Despliegue de conocimiento: En la fase de despliegue, se pueden obtener conocimientos e información procesable a partir de los datos.

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1. KDD y Minería

Si bien en muchas ocasiones ambos términos son utilizados de manera indistinta, el termino KDD se ha usado para referirse a un proceso compuesto de una serie de fases, donde la minería de datos es una de estas. KDD ha sido descrito como “el proceso no trivial de identificar patrones válidos, novedosos, potencialmente útiles y, en última instancia, comprensibles a partir de los datos”.

1. SEMMA/CRISP

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