Data Mining es (la etapa de análisis del “Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos” proceso o KDD), [1] un subcampo interdisciplinario de ciencias de la computación , [2][3][4] es el proceso de cálculo de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos involucra métodos en la intersección de la inteligencia artificial , aprendizaje automático , las estadísticas y los sistemas de bases de datos . [2] El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y la transforman en una estructura comprensible para su uso posterior. [2 ] Aparte de la etapa de análisis crudo, se trata de bases de datos y gestión de datos de los aspectos, los datos de pre-procesamiento , el modelo y la inferencia consideraciones, métricas Intereses, complejidad consideraciones, el procesamiento posterior de las estructuras descubiertas, la visualización y actualización en línea . [2]
La tarea de minería de datos real es el análisis automático o semi-automático de grandes cantidades de datos para extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos, como los grupos de registros de datos ( análisis de conglomerados ), registros inusuales ( detección de anomalías ) y dependencias ( minería de reglas de asociación ). This usually involves using database techniques such as spatial indices . Esto generalmente implica el uso de técnicas de bases de datos tales como índices espaciales . These patterns can then be seen as a kind of summary of the input data, and may be used in further analysis or, for example, in machine learning and predictive analytics . Estos patrones pueden ser vistos como una especie de resumen de los datos de entrada, y pueden ser utilizados en otros análisis o, por ejemplo, en el aprendizaje de la máquina y la analítica predictiva . For example, the data mining step might identify multiple groups in the data, which can then be used to obtain more accurate prediction results by a decision support system . Por ejemplo, el paso de la minería de datos puede identificar varios grupos en los datos, que luego se pueden utilizar para obtener los resultados de predicción más precisa por un sistema de soporte de decisión . Neither the data collection, data preparation, nor result interpretation and reporting are part of the data mining step, but do belong to the overall KDD process as additional steps. Ni la recopilación de datos, la preparación de datos, ni interpretación de los resultados y la presentación de informes son parte de la etapa de extracción de datos, pero no pertenecen al proceso general KDD como pasos adicionales.
La tarea de minería de datos real es el análisis automático o semi-automático de grandes cantidades de datos para extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos, como los grupos de registros de datos ( análisis de conglomerados ), registros inusuales ( detección de anomalías ) y dependencias ( minería de reglas de asociación ). This usually involves using database techniques such as spatial indices . Esto generalmente implica el uso de técnicas de bases de datos tales como índices espaciales . These patterns can then be seen as a kind of summary of the input data, and may be used in further analysis or, for example, in machine learning and predictive analytics . Estos patrones pueden ser vistos como una especie de resumen de los datos de entrada, y pueden ser utilizados en otros análisis o, por ejemplo, en el aprendizaje de la máquina y la analítica predictiva . For example, the data mining step might identify multiple groups in the data, which can then be used to obtain more accurate prediction results by a decision support system . Por ejemplo, el paso de la minería de datos puede identificar varios grupos en los datos, que luego se pueden utilizar para obtener los resultados de predicción más precisa por un sistema de soporte de decisión . Neither the data collection, data preparation, nor result interpretation and reporting are part of the data mining step, but do belong to the overall KDD process as additional steps. Ni la recopilación de datos, la preparación de datos, ni interpretación de los resultados y la presentación de informes son parte de la etapa de extracción de datos, pero no pertenecen al proceso general KDD como pasos adicionales.
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