Mineria de datos
Tareas
preparación de los datos
solucionar problemas
mejorar el contenido
manejar valores faltantes y atipicos
equilibrar
estandarización
creación de variables nuevas
análisis exploratorio
produce informe o colección de gráficos
modelado de respuesta binaria
clasificación en dos categorías
regresión logística y árboles de decisión
clasificación
asignar un objeto a una clase predefinida
árboles de decisión, regresión logística y redes neuronales
Estimación
genera un valor para una variable continua conocida
regresión lineal y redes neuronales
Encontrar
agrupaciones
segmentar una población heterogénea
asociaciones
cada registro se asigna una clase predefinida
grupos afines
generar reglas a partir de datos
aplicar a un modelo nuevos datos
puntuaciòn o evaluación del modelo
Aplicaciones
Sector Empresarial
Detectar evasión de impuestos
Sector gobierno
Predecir el aumento de la delincuencia
Sector Salud
Predecir la probabilidad de padecer enfermedades
Suministrar planes de tratamiento
Sector educativo
Predecir la deserción
Propósitos
producir puntuaciones
toma de decisiones
explicar la relación entre variables
generar modelos estables
Tipos de estilo
minería de datos exploratoria
probar o refutar hipótesis
Dirigida
Patrones a partir de datos històricos
No dirigida
encontrar patrones generales