Tecnicas de mineria de datos

Ibm

En el mundo actual, se genera una gran cantidad de datos en cuestión de segundos. Para manejar estos datos, debemos tener algunos conocimientos de diferentes técnicas y herramientas. Las herramientas de minería de datos no son más que un conjunto de metodologías utilizadas para analizar esta gran cantidad de datos y otras relaciones de datos.

Está desarrollada por la empresa Rapid Miner; de ahí que el nombre de esta herramienta sea rapid miner. Está escrito utilizando el lenguaje java. El minero rápido se puede utilizar para el análisis predictivo, la aplicación empresarial, la educación y la investigación, las aplicaciones comerciales, etc. Aumenta la velocidad de entrega ya que sigue el marco de la plantilla. No sólo aumenta la velocidad de entrega sino que también reduce los errores durante la transformación. Hay tres tipos de Rapid Miner: Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server y Rapid Miner Radoop.

Es un software de código abierto escrito en lenguaje python. Es el mejor software para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Estos componentes se llaman widgets. Estos widgets se utilizan para la lectura de datos, el análisis de los componentes, permitiendo a los usuarios seleccionar las características, y mostrando los datos. Con orange, formatear los datos y moverlos con la ayuda de los widgets se convierte en algo rápido y sencillo.

Herramientas de extracción de datos

Las empresas recopilan y almacenan una cantidad inimaginable de datos, pero ¿cómo convierten todos esos datos en ideas que les ayuden a construir un negocio mejor? La minería de datos, el proceso de examinar cantidades masivas de datos para identificar tendencias o patrones empresariales ocultos, hace posible estas ideas empresariales transformadoras.

La minería de datos no es una tecnología nueva. Sus raíces se remontan a la década de 1930, según Hacker Bits, pero el término se generalizó en la década de 1990, cuando las empresas trataron de lidiar con la cantidad cada vez mayor de datos que nuestra sociedad estaba produciendo para obtener valor de ellos.

La llegada de los ordenadores modernos y la aplicación de las técnicas de minería de datos permitieron a las empresas analizar por fin cantidades exponenciales de datos y extraer ideas valiosas y no intuitivas, pronosticando los resultados probables del negocio, mitigando los riesgos y aprovechando las oportunidades recién identificadas.

Debido a su utilidad en muchos sectores y a su papel fundamental en el éxito empresarial, la minería de datos es una carrera prometedora. Las empresas necesitan científicos de datos expertos en técnicas de minería que puedan presentar sus conclusiones de forma comprensible. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU., se espera que el empleo para los científicos de investigación informática y de la información aumente en un 15 por ciento hasta 2029.

Tutorial de técnicas de minería de datos

Hoy en día, las empresas recopilan datos a un ritmo sorprendente. Las fuentes de este enorme flujo de datos son variadas. Pueden provenir de las transacciones de las tarjetas de crédito, de los datos de los clientes disponibles públicamente, de los datos de los bancos y las instituciones financieras, así como de los datos que los usuarios tienen que proporcionar sólo para utilizar y descargar una aplicación en sus ordenadores portátiles, teléfonos móviles, tabletas y ordenadores de sobremesa.

No es fácil almacenar cantidades tan masivas de datos. Por ello, se construyen continuamente muchos servidores de bases de datos relacionales con este fin. También se están desarrollando sistemas de protocolo transaccional en línea u OLTP para almacenar todo eso en diferentes servidores de bases de datos. Los sistemas OLTP desempeñan un papel fundamental en el buen funcionamiento de las empresas.

Son estos sistemas los que se encargan de almacenar en la base de datos los datos que salen de las transacciones más pequeñas. Así, los datos relacionados con la venta, la compra, la gestión del capital humano y otras transacciones son almacenados en servidores de bases de datos por los sistemas OLTP.

Ahora, los altos ejecutivos necesitan tener acceso a los datos para basar sus decisiones. Aquí es donde entran en escena los sistemas de procesamiento analítico en línea u OLAP. Los almacenes de datos y otros sistemas OLAP se construyen cada vez más debido a esta misma necesidad de los altos ejecutivos. No sólo necesitamos datos, sino también la analítica asociada a ellos para tomar decisiones mejores y más rentables. Los sistemas OLTP y OLAP trabajan en tándem.

Knime

La minería de datos es un proceso de extracción y descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos que implica métodos en la intersección del aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos[1]. La minería de datos es un subcampo interdisciplinario de la informática y la estadística con el objetivo general de extraer información (con métodos inteligentes) de un conjunto de datos y transformar la información en una estructura comprensible para su uso posterior[1][2][3][4]. [1][2][3][4] La minería de datos es la etapa de análisis del proceso de «descubrimiento de conocimiento en bases de datos», o KDD (Knowledge Discovery in Database)[5] Además de la etapa de análisis en bruto, también implica aspectos de gestión de bases de datos y datos, preprocesamiento de datos, consideraciones de modelo e inferencia, métricas de interés, consideraciones de complejidad, posprocesamiento de estructuras descubiertas, visualización y actualización en línea[1].

El término «minería de datos» es un término erróneo, ya que el objetivo es la extracción de patrones y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos, no la extracción (minería) de los datos en sí[6]. También es una palabra de moda[7] y se aplica con frecuencia a cualquier forma de procesamiento de datos o información a gran escala (recopilación, extracción, almacenamiento, análisis y estadística), así como a cualquier aplicación de sistema informático de apoyo a la toma de decisiones, incluida la inteligencia artificial (por ejemplo, el aprendizaje automático) y la inteligencia empresarial. El libro Data mining: Practical machine learning tools and techniques with Java[8] (que cubre principalmente material de aprendizaje automático) iba a llamarse originalmente sólo Practical machine learning, y el término minería de datos sólo se añadió por razones de marketing[9] A menudo los términos más generales (a gran escala) análisis de datos y analítica -o, cuando se refiere a los métodos reales, inteligencia artificial y aprendizaje automático- son más apropiados.