En busca de un minería de datos pdf ampliar sus conocimientos sobre las posibilidades de esta técnica? La minería de datos se encarga de analizar la información de la organización con el fin de para descubrir patrones y crear modelos predictivos que puedan validar nuevos conocimientos empresariales. A diferencia de lo que ocurre en el análisis de datos, donde los objetivos de descubrimiento no se conocen ni están bien definidos desde el principio., los esfuerzos de extracción de datos a menudo son impulsados por la conciencia de una falta específica de información que no pueden satisfacerse con informes o consultas de datos estándar.
Créditos de las fotos: istock Federico Caputo
Descubrir tendencias, aprovechar posibilidades de negocio alternativas o potenciar la calidad de los datos son algunos de los objetivos de quienes recurren a la minería de datos.
Minería de datos hoy: mucho más que big data
La minería de datos proporciona información que conduce a una mejor comprensión del mercado. Pero, para transmitir ese conocimiento, un combinación de talento (habilidades estadísticas) y software (algoritmos de acreditación de patrones que detectan anomalías). Pero a pesar de esto, pese a explosión de big data ha hecho de la minería un elemento inseparable de análisis, la minería de datos existía mucho antes y tiene un largo camino por recorrer, como muchos muestran minería de datos pdf que se puede hallar en la web.
El aplicación comercial de la minería de datos Es tan variado que te posibilita descubrir ejemplos tan múltiples como:
- Investigación farmacéutica.
- Modelado de patrones de tráfico de usuarios a un portal web.
- Predicción de los comportamientos de los clientes para aprovechar al máximo las iniciativas de marketing y ventas.
- Evaluación de la calidad de los datos, como se explica en este minería de datos pdf del MIT.
Aplicaciones de minería para impulsar la calidad de los datos: descubrimientos en la minería de datos pdf
La seguridad de calidad de los datos imprime una diferencia en el curso de la acción, que ya no sufre desviaciones y se orienta exactamente a los objetivos organizacionales. Como puede ver en el minería de datos pdf citado o en este otro, además hecho público por la Universidad de Massachusetts; uno de los principales atributos de la calidad de los datos es la integridad. Por qué:
¿Qué pasa si se descubre la ausencia de ciertos valores en un conjunto de datos?
¿Cómo afectaría el desconocimiento de este hecho a la estrategia diseñada para su análisis?
¿Y a la contextualización y toma de decisiones que esto generó?
Para obtener más información sobre este tema, puede ahondar en un papel blanco firmado por Ralph Kimball, «Mejores prácticas emergentes para Big Data», que Informatica publica en su portal web y que, pese a no poder ser considerado estrictamente como un minería de datos pdf, es un recurso muy adecuado para quienes quieran conocer esa otra faceta de la minería de datos que se relaciona con la calidad de los datos.
Este tema además se discute en algunos de los recursos que ofrecemos en nuestro portal web, los libros electrónicos gratuitos «Calidad de los datos: saber hacer + tecnología«Y»Calidad de los datos: una radiografía completa«. Dos guías que complementan el pdf de minería de datos presentado, facilitando la comprensión de la relevancia de la calidad para los activos informativos de la organización.
