Proceso Kdd En Notas De Minería De Datos - viaintegrations.com
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La Minería de Datos, en conclusión, no es más que un segmento de fases dentro del proceso de KDD, que abarcan los puntos 5, 6 y 7, donde se realizan las tareas nucleares de esta metodología. Sin embargo cada una de las fases mencionadas tiene su complejidad y especialidad, teniendo un amplio campo de estudio, pero sin duda un una gran cantidad de aplicaciones. Con la necesidad de poder manejar grandes cantidades de datos, surge un área de estudio, que se denomina descubrimiento del conocimiento en grandes volúmenes de datos KDD. Etapas del KDD. Cabe notar que Uno de los procesos más importantes dentro de KDD es el usuario, ya que es él quien determina el dominio de la aplicación o sea, decide cómo y qué datos se utilizarán en el proceso.

En el caso de la minería de datos, un algoritmo nos permite procesar un set de datos para obtener nueva información sobre ese mismo dataset. En general, la minería de datos comprende tres pasos: la selección de la tarea, la selección del algoritmo o algoritmos y su uso. Las tres metodologías dominantes para el proceso de la minería de datos son: KDD, CRISP-DM y SEMMA. Minería de Datos - CRISP. KDD Es una metodología propuesta por Fayyad [3] en 1996, propone 5 fases: Selección, preprocesamiento, transformación, minería de datos y. ¤ Cómo la Minería de Datos se relaciona con el KDD o descubrimiento de conocimientos. ¤ Reconocer la problemática del análisis de grandes volúmenes de datos y de los beneficios de su uso sistemático para la obtención de modelos y patrones predictivos o descriptivos. ¤ Diferenciar entre Estadística y Minería de Datos.

Entonces, la Minería de Datos la podemos definir como una etapa particular en el proceso KDD, donde la Minería de Datos aplica algoritmos específicos o técnicas específicas para la extracción de patrones de los datos, diferenciándolo del proceso KDD que ya antes a sido definido. Conociendo los Procesos de Análisis de Datos KDD o Knowledge Discover Database. Es un proceso centrado en la extracción de conocimiento de un repositorio, enfatizando las aplicaciones de alto nivel de ciertos métodos de Minería de Datos. Es interactivo e iterativo y consta de 5 etapas.

Elegir la tarea de Minería de Datos: Decidir si el objetivo del proceso de KDD es: Regresión, Clasificación, Agrupamiento, etc. Elección del algoritmos de Minería de Datos: Selección del métodos a ser utilizado para buscar los patrones en los datos. Incluye además la decisión sobre que modelos y. La minería de datos o exploración de datos es la etapa de análisis de "Knowledge Discovery in Databases" o KDD es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Proceso de Data Mining Mineria de Datos A grandes rasgos, el proceso de DM puede dividirse en 6 pasos: 1. Selección del conjunto de datos: aquí se decide cuáles van a ser las variables objetivos aquellas que se quieren predecir o inferir, las variables independientes y la selección de registros datos a utilizar.

La transformación de los datos al formato requerido por el algoritmo específico de minería de datos. Y llevar a cabo el proceso de minería de datos, se buscan patrones que puedan expresarse como un modelo o simplemente que expresen dependencias de los datos.

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