KDD y Técnicas de Minería
de Datos en Weka
Claudio Henríquez Berroeta
Contenidos


Introducción, conceptos fundamentales.
Técnicas de Minería de Datos





Prédictivas
Descriptivas
Análisis de Datos
Ejemplos Prácticos
Preguntas
Introducción
Conceptos Fundamentales
 Business Intelligent
 Knowledge discovery in Databases (KDD)
 Data Mining
Business Intelligent


La inteligencia de Negocios es un conjunto
de métodos, técnicas y herramientas que
apoyan la toma de decisiones para obtener
ventajas competitivas en el mercado.
Concepto surge a raíz de los Decision
Support System (DSS).
Knowledge Discovery in Databases

Proceso de Descubrimiento de conocimiento en
Bases de Datos.
Data Mining (1)


Minería de Datos se denomina a la
explotación de las bases de datos para
obtener información no trivial, es decir,
encontrar patrones o relaciones en los datos.
Antecedentes


Grandes cantidades de datos.
Aumento de la capacidad de respaldo.
Data Mining (2)
Técnicas de Minería de Datos

Descriptivas


Buscan describir las relaciones encontradas en
las Bases de Datos.
Predictivas

Buscan predecir un resultado en base a los
patrones encontrados en las Bases de Datos.
Técnicas Descriptivas


Reglas de asociación
Clustering (agrupamiento)
Técnicas Predictivas




Árboles de Decisión
Redes Neuronales
Máquinas de Soporte Vectorial
Clasificadores Bayesianos
Análisis de datos de entrada

Selección


Preprocesamiento



Creación de un Data Almacén de Datos
Análisis Cualitativo
Análisis Cuantitativo
Transformación

Enriquecimiento
Tipos de Datos

Numéricos

No soportados por todos los algoritmos




edad
precio
sueldo
Nominales

Subtipo: Binarios




nombre
dirección
producto
sexo
Problema

Un gerente de una empresa española, quiere
saber las características del producto que se
vendió más durante el primer semestre del
2003, y así poder determinar el orden de las
prioridades para su abastecimiento.
Preguntas
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