Contenido
- Definición: ¿Qué significa la minería de datos?
- Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
- Techopedia explica la minería de datos
Definición: ¿Qué significa la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de analizar patrones ocultos de datos de acuerdo con diferentes perspectivas para la categorización en información útil, que se recopila y ensambla en áreas comunes, como almacenes de datos, para un análisis eficiente, algoritmos de minería de datos, facilitando la toma de decisiones comerciales y otra información requisitos para reducir costos y aumentar los ingresos.
La minería de datos también se conoce como descubrimiento de datos y descubrimiento de conocimiento.
Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
Techopedia explica la minería de datos
Los principales pasos involucrados en un proceso de minería de datos son:
- Extraer, transformar y cargar datos en un almacén de datos.
- Almacene y administre datos en bases de datos multidimensionales
- Proporcione acceso a datos a analistas de negocios utilizando software de aplicación
- Presente los datos analizados en formas fácilmente comprensibles, como gráficos
El primer paso en la minería de datos es reunir datos relevantes para las empresas. Los datos de la empresa son transaccionales, no operativos o metadatos. Los datos transaccionales se ocupan de las operaciones diarias, como ventas, inventario y costos, etc. Normalmente, los datos no operativos se pronostican, mientras que los metadatos se refieren al diseño lógico de la base de datos. Los patrones y las relaciones entre los elementos de datos proporcionan información relevante, lo que puede aumentar los ingresos de la organización. Las organizaciones con un fuerte enfoque en el consumidor tratan con técnicas de minería de datos que proporcionan imágenes claras de los productos vendidos, el precio, la competencia y la demografía de los clientes.
Por ejemplo, el gigante minorista Wal-Mart transmite toda su información relevante a un almacén de datos con terabytes de datos. Los proveedores pueden acceder fácilmente a estos datos, lo que les permite identificar los patrones de compra de los clientes. Pueden generar patrones sobre los hábitos de compra, la mayoría de los días de compras, los productos más buscados y otros datos utilizando técnicas de minería de datos.
El segundo paso en la minería de datos es seleccionar un algoritmo adecuado, un mecanismo que produzca un modelo de minería de datos. El funcionamiento general del algoritmo implica identificar tendencias en un conjunto de datos y usar la salida para la definición de parámetros. Los algoritmos más populares utilizados para la minería de datos son los algoritmos de clasificación y los algoritmos de regresión, que se utilizan para identificar las relaciones entre los elementos de datos. Los principales proveedores de bases de datos como Oracle y SQL incorporan algoritmos de minería de datos, como agrupamiento y regresión, para satisfacer la demanda de minería de datos.