La minería de datos es la búsqueda en los datos para identificar tenencias y establecer relaciones. Los parámetros para la minería de datos incluyen lo siguiente:
- Asociación: Buscar patrones de conexión entre un evento y otro.
- Secuencia o análisis de caminos Buscar patrones donde un evento precede a otro.
- Clasificación: Buscar nuevos patrones
- Agrupamiento: Encontrar y documentar visualmente grupos de hechos no conocidos con anterioridad.
- Proyecciones: Descubrir patrones en los datos que puedan llevar a predicciones razonables sobre el futuro.
Las técnicas de la minería de datos se centran en analizar un gran volumen de datos, que en una primera selección pueden ser pertinentes, pero que la aplicación de técnicas de selección ceñida a una determinada demanda, reduce el tamaño de los datos eligiendo las variables más fluyentes en un problema.
La minería de datos es la etapa de descubrimiento en el proceso de KDD: Paso consistente en el uso de algoritmos concretos que generan una enumeración de patrones a partir de los datos preprocesados.
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