Mas acerca de la Minería de Datos

Paginas con aportaciones acerca de este tema.


http://blog.espol.edu.ec/pvicuna/datawarehouse-aplicado-areas-a-negocios


http://it.einnews.com/news/data-mining


http://coevolucion.net/index.php/component/content/article/143-mineria-de-datos-data-mining



Libro Publicado por google con amplia información de Minería de Datos:
http://books.google.com.mx/books?id=wz-D_8uPFCEC&lpg=PR4&ots=TgU4um6z3H&dq=mineria%20de%20datos&lr&hl=es&pg=PR4#v=onepage&q&f=false


Libro que habla acerca de la Introducción de Minería de Datos:
http://dspace.ucbscz.edu.bo/dspace/handle/123456789/526







Artículos.



Interesante Articulo que trata sobre la importancia de la minera de datos:
http://erevista.aepia.org/index.php/ia/article/viewFile/478/462


Este articulo nos habla sobre como ha ido evolucionando la minería de datos y cuales son algunas de sus múltiples aplicaciones:
http://www.uoc.edu/web/esp/art/uoc/molina1102/molina1102.html

Aplicaciones de la Minería de Datos

Sector Industria

Optimización de Centrales Eléctricas

Aplicación de Minería de Datos al control y optimización de centrales térmicas mediante el desarrollo de un sistema de optimización/control de procesos complejos. El sistema ha sido aplicado con éxito en varias centrales térmicas, consiguiendo una mejora superior al 2% en el consumo de combustible.

Control de Trenes de Laminado en la Industria del Acero

Aplicación de Minería de Datos en trenes de laminado de acero consistente en la determinación precoz de la fuerza necesaria para laminar una bobina de acero en un tren de bandas en caliente a partir de ciertas propiedades del acero entrante y de condiciones de salida deseadas

Optimización de la producción de cartón en la Industria Papelera

Optimización del proceso de producción de cartón mediante el mejoramiento del rendimiento de la fabricación de cartón optimizando el control de la velocidad de la línea, mediante la utilización de técnicas de Minería de Datos.

Sector Farmacéutico y Sanitario

Predicción de Ventas de Productos Farmacéuticos

Predicción de ventas a través del desarrollo de un modelo para predecir las ventas de un producto en un determinado mes, basándose en datos sobre las ventas en meses previos. La Minería de Datos es ampliamente utilizada en esta área por empresas comerciales y existe una amplia gama de aplicaciones implementadas.

Administración Pública y Servicios

Análisis y Control de Tráfico de Vehículos

Aplicación de Minería de Datos para análisis del estado del tráfico en carretera con el desarrollo de sistemas para clasificación del estado del tráfico.

Sector Financiero y del Seguro

Estimación de Riesgos en la Concesión de Seguros 

Los estudios para realizar la concesión de pólizas de seguros origina grandes gastos para las compañías de esta rama. Mediante el desarrollo de sistemas para análisis de créditos que modele la forma en que los expertos humanos analizan las empresas, con técnicas de Minería de Datos, permite la óptima asignación de estos recursos.

Detección y Control de Fraude en el uso de Tarjetas de Crédito

Aplicación de Minería de Datos en detección y control del fraude en el uso de tarjetas de crédito mediante el análisis de los atributos característicos de las transacciones fraudulentas y desarrollo de sistemas para su identificación y detección.

Segmentación de Clientes de Entidades Financieras

Aplicación de Minería de Datos para segmentación de clientes de entidades financieras.

Esta segmentación de los clientes (por ejemplo de un banco) mediante un modelo basado en agrupamiento (clustering), permite discernir el comportamiento de los clientes en la actualidad, así como de las tendencias que se han presentado en el tiempo.





Se amplia la información con el siguiente video.

Referencias.

1.- Confrontación de dos técnicas de minería de datos aplicadas a un dominio especifico.Galvis Mario, Martinez Fabricio.(2003.). Tesis Ingeniería. 22 de Septiembre del 2011.
http://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ingenieria/Tesis184.pdf

2.- Mineria de Datos: Concepto,Caracteristicas,estructura y aplicaciones.Larrita Maria.(2007). 22 de Septiembre del 2011. http://www.ejournal.unam.mx/rca/190/RCA19007.pdf

Objetivos de la Minería de Datos

1. Descripción de clases: provee una clasificación concisa y resumida de un conjunto de datos y los distingue unos de otros. La clasificación de los datos se conoce como caracterización, y la distinción entre ellos como comparación o discriminación.
2. Asociación: es el descubrimiento de relaciones de asociación o correlación en un conjunto de datos. Las asociaciones se expresan como condiciones atributo- valor y deben estar presentes varias veces en los datos.
3. Clasificación: analiza un conjunto de datos de entrenamiento cuya clasificación de clase se conoce y construye un modelo de objetos para cada clase. Dicho modelo puede representarse con árboles de decisión o con reglas de clasificación, que muestran las características de los datos. El modelo puede ser utilizado para la mayor comprensión de los datos existentes y para la clasificación de los datos futuros.
4. Predicción: esta función de la minería predice los valores posibles de datos faltantes o la distribución de valores de ciertos atributos en un conjunto de objetos.
5. Clustering o agrupación: identifica clusters o grupos en el conjunto de datos, donde un cluster es una colección de datos “similares”. La similitud puede medirse mediante funciones de distancia, especificadas por los usuarios o por expertos. La Minería de Datos trata de encontrar clusters de buena calidad que sean escalables a grandes bases de datos y a bodegas de datos multidimensionales.
6. Análisis de series a través del tiempo: analiza un gran conjunto de datos obtenidos con el correr del tiempo para encontrar en él regularidades y características interesantes, incluyendo la búsqueda de patrones secuenciales, periódicos, modas y desviaciones.

Referencias.

1.- Confrontación de dos técnicas de minería de datos aplicadas a un dominio especifico.Galvis Mario, Martinez Fabricio.(2003.). Tesis Ingeniería. 22 de Septiembre del 2011.
http://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ingenieria/Tesis184.pdf

Definición Minería de Datos

La Minería de Datos es el proceso de examinar exhaustiva y minuciosamente inmensas cantidades de datos a fin de identificar, extraer y descubrir nuevos conocimientos, de forma automática.
La Minería de Datos es una herramienta exploradora y no explicativa. Es decir, explora los datos para sugerir hipótesis.

La Minería de Datos también puede ser entendida como proceso analítico diseñado para explorar grandes volúmenes de datos (generalmente datos de negocio y mercado) con el objeto de descubrir patrones y modelos de comportamiento o relaciones entre diferentes variables.


Esto permite generar conocimiento que ayuda a mejorar la toma de decisiones en los procesos fundamentales de un negocio.

La Minería de Datos permite obtener valor a partir de la información que registran y manejan las empresas, lo que ayuda a dirigir esfuerzos de mejora respaldados en datos históricos de diversa índole.






Referencia.

1.- Minería de Datos.(2011). Wikipedia,La enciclopedia Libre. 15 de Septiembre del 2011. http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos.

Introducción a la Minería de Datos

A través de la Historia se puede observar la evolución de la humanidad bajo la adquisición del conocimiento. Cada vez se mejoran las actividades humanas gracias al conocimiento que se adquiere a través de la experiencia del mismo ser humano. Esta evolución brinda un mejor modo de vivir, buscando satisfacer todo tipo de necesidad. Todo surge de la relación causa–efecto que es la base de toda experiencia. Y todo esto proviene de los datos que nacen a partir de las acciones que se toman. Estos datos se convierten en información que es al final la que sirve para la toma de decisiones en cualquier tipo de escenario. Este es el proceso normal que se hace diariamente en la vida del ser humano.

Hablando más en términos informáticos, se tienen bases de datos donde se guardan los datos y la información de una empresa o persona. De la misma manera se construyeron las bodegas de datos donde se guardan todas las transacciones que se tengan a través del tiempo, formando así una base de datos histórica donde se pueden hacer profundos análisis de la información.

La idea de Minería de Datos no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar relaciones existentes en los datos en bases de datos con ruido. A principios de los años ochenta se empezaron a fortalecer los términos de la Minería de Datos. A principios de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a este estudio. En el 2002 existen más de 100 empresas en todo el mundo que utilizan la Minería de Datos. Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países. Esta tecnología ha sido un buen punto de encuentro entre personas pertenecientes al ámbito académico y al de los negocios.

La Minería de Datos surge del análisis de grandes volúmenes de información, con el fin de obtener conocimiento que apoye la toma de decisiones y que contribuya a la construcción de la experiencia a partir de millones de transacciones que registra una corporación en sus sistemas de información.

La Minería de Datos es más efectiva cuando los datos tienen características que permitan una interpretación de acuerdo a la experiencia humana, espacio y tiempo. Por ejemplo, qué productos se venden mejor en la temporada de vacaciones, en qué regiones es productivo sembrar maíz.

Referencias.

1.- Confrontación de dos técnicas de minería de datos aplicadas a un dominio especifico.Galvis Mario, Martinez Fabricio.(2003.). Tesis Ingeniería. 22 de Septiembre del 2011.
http://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ingenieria/Tesis184.pdf