Data Mining

En la data mining, las reglas de asociaci贸n se crean analizando datos para patrones frecuentes, usando los criterios de soporte y confianza para localizar las relaciones m谩s importantes dentro de los datos. El soporte es la frecuencia con la que aparecen los elementos en la base de datos, mientras que la confianza es el n煤mero de veces 鈥

Data Mining
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Data mining o miner铆a de datos es el proceso de clasificaci贸n a trav茅s de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y establecer relaciones para resolver problemas mediante el an谩lisis de datos. Las herramientas de miner铆a de datos permiten a las empresas predecir tendencias futuras.

Data Mining

En la data mining, las reglas de asociaci贸n se crean analizando datos para patrones frecuentes, usando los criterios de soporte y confianza para localizar las relaciones m谩s importantes dentro de los datos. El soporte es la frecuencia con la que aparecen los elementos en la base de datos, mientras que la confianza es el n煤mero de veces que las sentencias son exactas.

Otros par谩metros de miner铆a de datos incluyen el An谩lisis de Secuencia o Ruta, Clasificaci贸n, Agrupamiento y Pron贸stico. Los par谩metros de An谩lisis de Secuencia o Trayectoria buscan patrones en los que un evento conduce a otro evento posterior. Una secuencia es una lista ordenada de conjuntos de elementos y es un tipo com煤n de estructura de datos que se encuentra en muchas bases de datos. Un par谩metro de clasificaci贸n busca nuevos patrones y puede resultar en un cambio en la forma en que se organizan los datos. Los algoritmos de clasificaci贸n predicen variables basadas en otros factores dentro de la base de datos.

Los par谩metros de agrupaci贸n encuentran y documentan visualmente grupos de hechos previamente desconocidos. El agrupamiento agrupa un conjunto de objetos y los agrega basados en lo similares que son entre s铆.

Hay diferentes maneras en las que un usuario puede implementar el cl煤ster, que diferencian entre cada modelo de cl煤ster. Fomentar los par谩metros dentro de la miner铆a de datos puede descubrir patrones en los datos que pueden conducir a predicciones razonables sobre el futuro, tambi茅n conocido como an谩lisis predictivo.

Las t茅cnicas de miner铆a de datos se utilizan en muchas 谩reas de investigaci贸n, incluyendo matem谩ticas, cibern茅tica, gen茅tica y marketing. Si bien las t茅cnicas de miner铆a de datos son un medio para impulsar la eficiencia y predecir el comportamiento del cliente, si se utiliza correctamente, una empresa puede diferenciarse de su competencia a trav茅s del uso de an谩lisis predictivo.

La miner铆a de Web, un tipo de miner铆a de datos utilizado en la gesti贸n de relaciones con clientes, integra la informaci贸n recopilada por los m茅todos y t茅cnicas tradicionales de miner铆a de datos a trav茅s de la web. La miner铆a de Web tiene como objetivo comprender el comportamiento del cliente y evaluar la eficacia de un sitio web en particular.

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Bibliograf铆a

. ( 脷ltima edici贸n: 5 de julio de 2023 a las 1:08 pm). Definici贸n de Data Mining. Recuperado de: https://conceptodefinicion.de/data-mining/. Consultado el 20 de junio de 2024

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