Minería de Datos: Descubriendo Patrones en la Información

La minería de datos es el proceso de analizar y explorar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, reglas y conocimientos ocultos. Mediante el uso de técnicas automatizadas, la minería de datos permite a las organizaciones obtener información valiosa para la toma de decisiones.

Tareas de Minería de Datos

El proceso de minería de datos generalmente implica las siguientes tareas:

• Selección:

  Identificar las variables relevantes y las que se desean predecir, descartando las no significativas.

• Pre-proceso:

  Limpiar los datos, identificar valores faltantes y eliminar atributos que generan ruido.

• Transformación:

  Transformar las variables y crear nuevos atributos o instancias para el análisis.

• Minería de Datos:

  Aplicar algoritmos como clasificación, agrupación y regresión para encontrar patrones.

• Interpretación:

  Dar significado a los patrones encontrados y aprovechar el nuevo conocimiento.

Conceptos Clave

• Concepto:

  Lo que se desea aprender y el resultado del proceso de aprendizaje.

• Instancia:

  Las «cosas» que serán clasificadas, asociadas o agrupadas.

• Atributos Nominales:

  Valores sin orden ni distancia (ej. string, boolean).

• Atributos Ordinales:

  Valores con un orden definido, pero sin distancia específica.

Técnicas de Transformación de Datos

• Intercambio de Dimensiones:

  Crear nuevos atributos derivados de otros.

• Discretización:

  Convertir atributos numéricos en discretos.

• Numerización:

  Convertir atributos discretos en numéricos.

• Normalización:

  Ajustar los valores a una escala común utilizando la media y la desviación estándar.

• Series de Tiempo:

  Determinar valores incrementales o deltas en datos históricos.

Estadísticas Básicas

• Población:

  El conjunto de individuos u objetos de estudio.

• Media:

  El promedio de un conjunto de números.

• Desviación Estándar:

  La medida de dispersión de los datos con respecto a la media.

• Varianza:

  La desviación estándar elevada al cuadrado.

Técnicas de Minería de Datos

Clasificación

La clasificación consiste en asignar objetos a clases predefinidas. Ejemplos:

• Asignar palabras clave a artículos de noticias.
• Clasificar solicitantes de crédito por nivel de riesgo.
• Identificar reclamaciones de seguro fraudulentas.

Agrupación (Clustering)

La agrupación segmenta una población heterogénea en subgrupos o clusters.

Regresión

La regresión predice el valor de una variable utilizando el valor de otra variable correlacionada.

Sumarización

La sumarización presenta la información a un nivel de detalle adecuado para el análisis.

Bases de Conocimientos y Bases de Datos

• Bases de Conocimientos:

  Mapas mentales, wikis, foros.

• Bases de Datos Transaccionales:

  Diseñadas para el envío y recepción de datos a alta velocidad.

• Bases de Datos Relacionales:

  Modelan problemas reales y administran datos dinámicamente.

• Bases de Datos Orientadas a Objetos:

  Incorporan conceptos de programación orientada a objetos.

Servidor de Base de Datos

Un programa que provee servicios de bases de datos a otros programas en un modelo cliente/servidor.

OLAP (Procesamiento Analítico en Línea)

Permite una visión multidimensional de los datos para el análisis.

Áreas de Aplicación

La minería de datos tiene aplicaciones en diversos sectores, como:

• Seguros
• Finanzas
• Medicina
• Biología
• Telecomunicaciones
• Política

La minería de datos es una herramienta poderosa para descubrir información valiosa y mejorar la toma de decisiones en una amplia gama de industrias.