What you’ll learn
- Introducción
- Difusión y campos de aplicación
- Familias algorítmicas de la minería de datos
- La minería de datos en la ingeniería
Description
El proceso de hurgar en los datos para descubrir conexiones ocultas y predecir tendencias futuras tiene una larga historia. Conocido algunas veces como “descubrimiento de conocimientos en bases de datos”, el término “minería de datos” no se acuño sino hasta la década de 1990. Pero su base comprende tres disciplinas científicas entrelazadas: estadística (el estudio numérico de relaciones de datos), inteligencia artificial (inteligencia similar a la humana exhibida por software y/o máquinas). Lo que era antiguo es nuevo otra vez, ya que la minería de datos continúa evolucionando para igualar el ritmo del potencial sin límites.
En la última década, los avances en el poder y la velocidad de procesamiento nos han permitido llegar más allá de las prácticas manuales, tediosas y que toman mucho tiempo al análisis de datos rápido, fácil y automatizado. Cuanto más complejos son los conjuntos de datos recopilados, mayor es el potencial que hay para descubrir insights relevantes. Los comerciantes detallistas, bancos, fabricantes, proveedores de telecomunicaciones y aseguradoras, entre otros, utilizan la minería de datos para descubrir relaciones entre todas las cosas, desde precios, promociones y demografía hasta la forma en que la economía, el riesgo, la competencia y los medios sociales afectan sus modelos de negocios, ingresos, operaciones y relaciones con clientes.
¿Por qué es importante la minería de datos?
¿Entonces por qué es importante la minería de datos? Ha podido apreciar los números asombrosos – el volumen de datos producidos se duplica cada dos años. Los datos no estructurados por sí solos conforman el 90% del universo digital. Pero más información no significa necesariamente más conocimientos.
