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ANÁLISIS: Carreras & capital humano QUÉ ES... Minería de datos
Separar la mena de la ganga
GUSTAVO PINTADO 14/06/2009
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Para definir conceptos se puede usar la forma positiva (qué es) o la negativa (qué no
es). Para el caso de la Minería de Datos usaremos ambas, ya que frecuentemente se usa
este término para cosas que poco o nada tienen que ver con lo que es la Minería de
Datos.
Una definición muy extendida es: "Extracción no
trivial de información potencialmente útil,
implícita en los datos y previamente
webs en español
desconocida". La Minería de Datos es la ciencia
en otros idiomas
que se encarga a partir de grandes repositorios de
información de obtener la que es útil de forma
automática sin un conocimiento previo de qué se va a obtener. Se trata de descubrir
relaciones entre las variables, patrones de comportamiento e identificación de los
grupos de comportamiento y sus diferencias.
La noticia en otros webs
La información obtenida se puede usar para crear modelos de predicción, clasificación
o segmentación. Proporciona herramientas para la toma de decisiones o la
automatización de procesos complejos como la detección en tiempo real de
transacciones electrónicas fraudulentas o de averías o fallos de construcción.
Visto qué es Minería de Datos, veamos ejemplos de lo que muchas veces se presenta
como tal y no lo es, sobre todo porque no implica un "descubrimiento" de información
desconocida, sino que se trata de una organización más clara de los datos conocidos:
-Procedimientos para cálculo predefinido de indicadores que resumen datos de bases
de datos.
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-Implementaciones de repositorios como son los Data-Warehouses y Data-Marts que
resumen información recopilada por las bases de datos operacionales.
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-Sistemas de visualización de datos o indicadores calculados a partir de los mismos
siguiendo relaciones previamente conocidas.
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La implementación real de técnicas de Minería de Datos implica el conocimiento
profundo de conceptos y metodologías propias de la Inteligencia Artificial, siendo éste
uno de los mayores escollos para implementar estas técnicas en los repositorios. Un
proceso típico de Minería de Datos consta de los siguientes pasos generales:
Listado completo
1. Selección del conjunto de datos, referida tanto a las variables dependientes como a
las variables objetivo.
2. Análisis de las propiedades de los datos, en especial los histogramas, diagramas de
dispersión, presencia de valores atípicos y ausencia de datos (valores nulos).
3. Transformación del conjunto de datos de entrada en función del análisis previo, con
el objetivo de prepararlo para aplicar la mejor técnica de Minería de Datos.
4. Seleccionar y aplicar la técnica de Minería de Datos. Se construye el modelo
predictivo, de clasificación o segmentación.
5. Evaluar resultados contrastándolos con una serie de datos reservada para validar el
modelo.
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Si el modelo no supera la evaluación el proceso se podría repetir en su totalidad o
desde uno de los pasos. Una vez validado, si resulta ser aceptable (proporciona salidas
adecuadas y/o con márgenes de error admisibles), éste ya está listo para su explotación.
Los modelos obtenidos se aplican incorporándolos en los sistemas de análisis de
información de las organizaciones, e incluso, en los sistemas transaccionales. Gustavo Pintado es socio director de Gamco.
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