| Date post: | 09-Mar-2016 |
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Minera de datosDr. Francisco J. Mata
*Introduccin a la minera de datosTema 1
Minera de datosDr. Francisco J. Mata
*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
TemarioQu es minera de datos?Quin usa minera de datos?Por qu de la minera de datos?Ciclo virtuoso de la minera de datosResumen de principales tcnicas de minera de datos
Minera de datosDr. Francisco J. Mata
*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
Definicin de minera de datosMinera de datos es la exploracin y anlisis de grandes cantidades de datos con el objeto de encontrar patrones y reglas significativas (conocimiento)
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Metas de la minera de datosPermitir a una organizacin MEJORAR _____ a travs de un mejor CONOCIMIENTO de _______Mejorar la ventaja competitiva
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*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
La minera de datos es un campo multidisciplinarioMinera de datosInteligenciaArtificial(MachineLearning)EstadsticaBases deDatos(VLDB)Graficacin yvisualizacinCiencias dela informacinOtrasdisciplinas
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*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
La minera de datos es un subconjunto de la inteligencia de negocios
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*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
Minera de datosProceso de utilizar datos crudos para inferir importantes relaciones entre ellosColeccin de tcnicas poderosas para analizar grandes volmenes de datosNo existe un solo enfoque para minera de datos sino un conjunto de tcnicas que se pueden utilizar de manera independiente o en combinacinExiste una relacin con la estadstica, aunque frecuentemente se separan las tcnicas que no estn basadas en mtodos estadsticos
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*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
Tipos de aplicaciones de la minera de datosAplicaciones o problemas de minera de datos pueden clasificarse en las siguientes categorasClasificacinEstimacinPronsticoAsociacinAgrupacin o segmentacin
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ClasificacinExaminar las caractersticas de un nuevo objeto y asignarle una clase o categora de acuerdo a un conjunto de tales objetos previamente definidoEjemplos:Clasificar aplicaciones a crdito como bajo, medio y alto riesgoDetectar reclamos fraudulentos de seguros
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EstimacinRelacionado con clasificacinMientras clasificacin asigna un valor discreto, estimacin produce un valor continuoEjemplos:Estimar el precio de una viviendaEstimar el ingreso total de una familia
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PronsticoPredecir un valor futuro con base a valores pasadosEjemplos:Predecir cunto efectivo requerir un cajero automtico en un fin de semana
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AsociacinDeterminar cosas u objetos que van juntosEjemplo:Determinar que productos se adquieren conjuntamente en un supermercado
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Agrupacin o segmentacinDividir una poblacin en un nmero de grupos ms homogneosNo depende de clases pre-definidas a diferencia de clasificacinEjemplo:Dividir la base de clientes de acuerdo con los hbitos de consumo
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Usos de la minera de datosAdministracin de la relacin con los clientes:Identificar nuevos clientes potenciales para aumentar ventasAmpliar la base de cliente con la mnima inversin por parte de la empresaRetener clientes existentes evitando que se vayan a la competencia (attrition)Vender ms a clientes existentes (ventas cruzadas)
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Usos de la minera de datosDeteccin de fraudes en el uso de tarjetas de crditoDeterminar patrones que puedan estar relacionados con lavado de dineroDeterminar el precio de una casa con base en sus caractersticas y el precio de otras casas vendidas
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Ejercicio en gruposEquipos: 3 personas mximoObjetivos: Identificar situaciones concretas para utilizar la minera de datos (10 minutos)Reportar a la clase verbalmente (3 minutos)Las situaciones identificadasTipo de aplicacin o problema de minera de datos relacionadoLos beneficios esperados de aplicar la minera de datos
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Usos de la minera de datosUsos de la minera de datos se han ampliado con el comercio electrnico
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Recomendaciones
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Disponibilidad de datos de transacciones
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Por qu de la minera de datos?Datos se encuentran disponiblesPoder computacional es cada vez menos costosoLas presiones competitivas son enormesSoftware para minera de datos se encuentra disponible
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Ciclo virtuoso de la minera de datos
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Principales tcnicas de minera de datosAnlisis de canasta de supermercadoK vecinos ms cercanosDeteccin de gruposAnlisis de encadenamientorboles de decisinRedes neuronales artificialesAlgoritmos genticos
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Resumen tcnicas de minera de datosAnlisis de canasta de supermercadoAgrupar objetos que aparecen juntosEjemplos:Paales y cervezas
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*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
Resumen tcnicas de minera de datosK vecinos ms cercanosDeterminar los K vecinos ms cercanos en instancias conocidos con el objeto de clasificar o hacer una prediccin sobre una instancia desconocidaEjemplo: Dado un reclamo para un seguro determinar basado en reclamos similares (vecinos) si se debe pagar o investigar
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Resumen tcnicas de minera de datosDeteccin de gruposEncontrar objetos similares entre sEjemplos: tipificar clases de clientes
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Resumen tcnicas de minera de datosAnlisis de encadenamientoEncuentra relaciones entre objetos de acuerdo con patronesRelacionado con la teora de grafosEjemplos:Relaciones entre individuos basados en llamadas telefnicasRelaciones entre casos criminales de acuerdo con sus caractersticas
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Resumen tcnicas de minera de datosrboles de decisinDividir objetos en grupos asociando reglas para la asignacin de los objetos en su correspondiente grupoEjemplos: determinar el sexo o grupo de edad de una persona en funcin a una serie de preguntas contestadas
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Resumen tcnicas de minera de datosRedes neuronales artificialesMs comn de las tcnicas y para algunos sinnimo de minera de datosModelos simples de interconexiones neuronales en el cerebro que aprenden de un conjunto de adiestramiento y generalizan patrones dentro de l con el objeto de clasificar, estimar o predecirEjemplo: estimar el valor de una casa tomando en cuenta el precio pagado por casas similares
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Resumen tcnicas de minera de datosAlgoritmos genticosAplican la mecnica de la gentica y la seleccin natural para encontrar un conjunto de parmetros ptimos para una funcin predictivaUtilizados para entrenar redes neuronales artificiales
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*Minera de datosDr. Francisco J. Mata
Resumen tcnicas de minera de datosTcnicas mencionadas pueden utilizarse en varias aplicaciones o problemas de minera de datosEjemplo: rboles de decisin sirven para detectar grupos, clasificar y predecirVarias tcnicas pueden ser utilizadas en una misma aplicacin o problema de minera de datosEjemplo: K vecinos ms prximos, rboles de decisin y redes neuronales artificiales pueden utilizarse para clasificacin
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