Data mining Ejemplo del data warehouse
Data mining Fases de un Proyecto de Minería de Datos Algoritmos de Extracción de Conocimiento (Gp:) Filtrado de datos (Gp:) Selección de variables (Gp:) Interpretación y evaluación
Data mining Extensiones del Data Mining
Web mining Web content mining (minería de contenido web). Es el proceso que consiste en la extracción de conocimiento del contenido de documentos o sus descripciones. La localización de patrones en el texto de los documentos, el descubrimiento del recurso basado en conceptos de indexación o la tecnología basada en agentes también pueden formar parte de esta categoría.
Web structure mining (minería de estructura web). Es el proceso de inferir conocimiento de la organización del WWW y la estructura de sus ligas.
Web usage mining (minería de uso web). Es el proceso de extracción de modelos interesantes usando los logs de los accesos al web. puede clasificarse en tres dominios de extracción de conocimiento de acuerdo con la naturaleza de los datos:
Data mining Ejemplo de web mining
Data mining Text mining se refiere a examinar una colección de documentos y descubrir información no contenida en ningún documento individual de la colección; en otras palabras, trata de obtener información sin haber partido de algo (Nasukawa y otros, 2001).
Data mining Business Intelligence La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) se puede definir como el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. BI apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de negocios. Entiéndase como sinónimos de tecnología de BI los términos aplicaciones, soluciones o software de inteligencia de negocios.
Data mining
Ejemplo aplicado del Business Intelligence
Una franquicia de hoteles a nivel nacional que utiliza aplicaciones de BI para llevar un registro estadístico del porcentaje promedio de ocupación del hotel, así como los días promedio de estancia de cada huésped, considerando las diferencias entre temporadas. Con esta información ellos pueden: Calcular la rentabilidad de cada hotel en cada temporada del año.
Determinar quién es su segmento de mercado.
Calcular la participación de mercado de la franquicia y de cada hotel.
Identificar oportunidades y amenazas.
Data mining Componentes de Business Intelligence Multidimensionalidad Data Mining Agentes Data Warehouse la información multidimensional se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos, etc. Una herramienta de BI debe de ser capaz de reunir información dispersa en toda la empresa e incluso en diferentes fuentes Pueden identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamiento que no muy evidentes. Los agentes son programas que piensan. Ellos pueden realizar tareas a un nivel muy básico sin necesidad de intervención humana. Es la respuesta de la tecnología de información a la descentralización en la toma de decisiones.
Data mining Ejemplo de componentes Business Intelligence
Data mining La minería de datos es una herramienta relativamente nueva y su implementación es complicada y costosa en los sistemas de información generados anteriormente, pues no hay la integración requerida. La data mining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Las técnicas de minería de datos pueden ser implementadas con el software y hardware existente en las organizaciones para mejorar el valor y la gestión de los recursos existentes y la toma de decisiones CONCLUSIONES
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