Data Mining Y Su Importancia

Data Mining o minería de datos permite ver patrones, el proceso y técnicas de interés, de esa manera se puede entender las grandes bases de datos en el pasado, presente y futuro, al igual que, resolver aquellos problemas como también nos autoriza gestionar y manejarla. Nos puede revelar datos, la cual accedemos a sacarle un provecho a esta complejidad de datos. Proporcionan una cantidad de información por la que, nos ayuda a una buena toma de decisiones creando un conocimiento adicional, de esa manera entender el mundo.

La minería de datos forma parte del proceso de KDD, que es la extracción de conocimiento; para cumplir un objetivo se pone a disposición la selección de datos, el procedimiento, la transformación, la extracción de datos o data mining y finalmente la interpretación o análisis que se obtiene de dichos datos.

“Una data warehouse estructura los datos de tal manera que facilita data mining, por lo que en muchos casos es muy deseable tener un almacén de datos para llevar a cabo data mining” (García Herrero & Molina López, 2012, pág. 21).

Se puede decir que data mining es parte del machine learning que es el aprendizaje automático, estos algoritmos son los encargados de encontrar patrones ocultos que son muy necesarios de esa manera hacer predicciones.

Técnicas de Data Mining

Hay dos tipos de métodos o técnicas de la minería de datos que son las siguientes:

• Método descriptivo: Nos ayuda a analizar y descubrir información explorada.
• Método predictivo: Se puede predecir el futuro a través de datos supervisados.

Conclusión

Esto indica que, los data mining brindan una información segura, confiable y verídica para las tomas de decisiones en una organización y para las futuras estadísticas. En ella se extraen información más organizada de los datos con una gran cantidad de almacenamiento. Cada día se crea más información ya que las personas en la actualidad tienen un mayor acceso a internet.

Referencias

García Herrero, J., & Molina López, J. M. (2012). Técnicas de análisis de datos; aplicaciones prácticas utilizando microsoft excel y weka. Universidad Carlos III de Madrid, 1- 266.