[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/2021\/03\/11\/mineria-datos-data-minig\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/2021\/03\/11\/mineria-datos-data-minig\/","headline":"As\u00ed funciona la miner\u00eda de datos o data mining","name":"As\u00ed funciona la miner\u00eda de datos o data mining","description":"Gu\u00eda completa sobre la miner\u00eda de datos o data mining: qu\u00e9 es, para qu\u00e9 sirve, fases del proceso, t\u00e9cnicas, ejemplos y herramientas \u00a1Descubre m\u00e1s aqu\u00ed!","datePublished":"2021-03-11","dateModified":"2021-03-11","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/author\/agonzar34\/#Person","name":"Ana Gonz\u00e1lez","url":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/author\/agonzar34\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/9d20ce04c893956aaa747aa424b64675?s=96&d=blank&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/9d20ce04c893956aaa747aa424b64675?s=96&d=blank&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"AyudaLeyProteccionDatos","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/wp-content\/uploads\/2016\/01\/ayuda-ley-proteccion-datos.png","url":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/wp-content\/uploads\/2016\/01\/ayuda-ley-proteccion-datos.png","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/mineria-de-datos-o-data-mining.jpg","url":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/mineria-de-datos-o-data-mining.jpg","height":1013,"width":1400},"url":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/2021\/03\/11\/mineria-datos-data-minig\/","about":["TECNOLOG\u00cdA"],"wordCount":4492,"articleBody":"              if (typeof BingeIframeRan === \"undefined\") {                window.addEventListener(\"message\", receiveMessage, false);                function receiveMessage(event) {                  try {                    var parsed = JSON.parse(event.data)                    if (parsed.context === \"iframe.resize\") {                      var iframes = document.getElementsByClassName(\"binge-iframe\");                      for (let i = 0; i < iframes.length; ++i) {                        if (iframes[i].src == parsed.src || iframes[i].contentWindow === event.source) {                          iframes[i].height = parsed.height; }                         iframes[i].style.opacity = 1;                     }                    }                  } catch (error) {                  }                }                var BingeIframeRan = true;              }              La miner\u00eda de datos no es un invento nuevo que surgi\u00f3 con la era digital. El concepto ha existido durante m\u00e1s de un siglo, pero adquiri\u00f3 un mayor inter\u00e9s p\u00fablico en la d\u00e9cada de 1930. Hemos recorrido un largo camino desde entonces. Las empresas ahora est\u00e1n aprovechando la miner\u00eda de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar todo, desde sus procesos de ventas hasta la interpretaci\u00f3n de las finanzas con fines de inversi\u00f3n. Como resultado, los cient\u00edficos de datos se han vuelto vitales para las organizaciones de todo el mundo, ya que las empresas buscan alcanzar objetivos m\u00e1s grandes que nunca con la ciencia de datos. En este art\u00edculo, aprender\u00e1s qu\u00e9 es la miner\u00eda de datos o data mining, los pasos involucrados, los diferentes modelos utilizados y, lo que es m\u00e1s importante, lo que puedes lograr mediante el uso de soluciones de miner\u00eda de datos en tu industria.\u00bfQu\u00e9 es la miner\u00eda de datos o data mining?Origen y evoluci\u00f3n\u00bfPara qu\u00e9 sirve minar datos?Fases de un proceso de data miningComprensi\u00f3n empresarialComprensi\u00f3n de datosPreparaci\u00f3n de datosTransformaci\u00f3n de datosModeladoEvaluaci\u00f3nDespliegueT\u00e9cnicas m\u00e1s empleadasRedes neuronales\u00c1rboles de decisi\u00f3nRegresi\u00f3n linealModelos estad\u00edsticosClusteringDiferencias entre miner\u00eda de datos y Big DataVentajas del data miningHerramientas para minar datosRapidMinerWEKAOrangeKNIMESASEjemplos de uso de la miner\u00eda de datosEn negociosEn bancaEn marketingEn ciencia e ingenier\u00edaEn inform\u00e1tica forense\u00bfQu\u00e9 es la miner\u00eda de datos o data mining?La miner\u00eda de datos es el proceso de analizar vol\u00famenes masivos de datos para descubrir inteligencia empresarial que ayuda a las empresas a resolver problemas, mitigar riesgos y aprovechar nuevas oportunidades. Esta rama de la ciencia de datos deriva su nombre de las similitudes entre la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n valiosa en una gran base de datos y la extracci\u00f3n de minerales en una monta\u00f1a. Ambos procesos requieren examinar enormes cantidades de material para encontrar un valor oculto.El data mining puede responder preguntas comerciales que tradicionalmente tomaban demasiado tiempo para resolverlas manualmente. Mediante el uso de una variedad de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas para analizar datos de diferentes formas, los usuarios pueden identificar patrones, tendencias y relaciones que de otro modo podr\u00edan pasar por alto. Pueden aplicar estos hallazgos para predecir lo que es probable que suceda en el futuro y tomar medidas para influir en los resultados comerciales.La miner\u00eda de datos se utiliza en muchas \u00e1reas de negocios e investigaci\u00f3n, incluidas las ventas y el marketing, el desarrollo de productos, la atenci\u00f3n m\u00e9dica y la educaci\u00f3n. Cuando se usa correctamente, la miner\u00eda de datos puede proporcionar una gran ventaja sobre los competidores al permitir aprender m\u00e1s sobre los clientes, desarrollar estrategias de marketing efectivas, aumentar los ingresos y reducir los costes.Todos los conceptos y t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos tienen cuatro propiedades centrales:B\u00fasqueda de grandes conjuntos de datosDescubrimiento autom\u00e1tico de patronesPredicci\u00f3n de resultados probablesCreaci\u00f3n de conocimientos pr\u00e1cticosOrigen y evoluci\u00f3nEn la d\u00e9cada de 1990 se introdujo el t\u00e9rmino \u00abMiner\u00eda de datos\u00bb, pero la miner\u00eda de datos es la evoluci\u00f3n de un sector con una dilatada trayectoria.Las primeras t\u00e9cnicas para identificar patrones en los datos incluyen el teorema de Bayes (1700) y la evoluci\u00f3n de la regresi\u00f3n (1800). La generaci\u00f3n y el creciente poder de la inform\u00e1tica han impulsado la recopilaci\u00f3n, el almacenamiento y la manipulaci\u00f3n de datos, ya que los conjuntos de datos tienen un tama\u00f1o y un nivel de complejidad amplios. La investigaci\u00f3n de datos pr\u00e1ctica y expl\u00edcita se ha mejorado progresivamente con el procesamiento autom\u00e1tico indirecto de datos y otros descubrimientos inform\u00e1ticos, como redes neuronales, agrupaci\u00f3n, algoritmos gen\u00e9ticos (a\u00f1os 50), \u00e1rboles de decisi\u00f3n (a\u00f1os 60) y m\u00e1quinas vectoriales de apoyo (a\u00f1os 90).Los or\u00edgenes de la miner\u00eda de datos se remontan a tres l\u00edneas familiares: estad\u00edstica cl\u00e1sica, inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico.Veamos la evoluci\u00f3n de la miner\u00eda de datos a lo largo de los a\u00f1os:D\u00e9cada de 1970: Con sofisticados sistemas de administraci\u00f3n de bases de datos, es posible almacenar y consultar terabytes y petabytes de datos. Adem\u00e1s, los almacenes de datos permiten a los usuarios pasar de una forma de pensar orientada a las transacciones a una forma m\u00e1s anal\u00edtica de ver los datos. Sin embargo, extraer conocimientos sofisticados de estos almacenes de datos de modelos multidimensionales es muy limitado.D\u00e9cada de 1980: La marca comercial estaba destinada a proteger un producto llamado DataBase Mining Workstation. Era una herramienta de prop\u00f3sito general para construir modelos de redes neuronales y ahora ya no est\u00e1 disponible. Tambi\u00e9n es durante este per\u00edodo que los algoritmos sofisticados pueden \u00abaprender\u00bb relaciones a partir de datos que permiten a los expertos en la materia razonar sobre lo que significan las relaciones.D\u00e9cada de 1990: El t\u00e9rmino \u00abminer\u00eda de datos\u00bb apareci\u00f3 en la comunidad de bases de datos. Las empresas minoristas y la comunidad financiera est\u00e1n utilizando la miner\u00eda de datos para analizar datos y reconocer tendencias para aumentar su base de clientes, predecir las fluctuaciones en las tasas de inter\u00e9s, los precios de las acciones y la demanda de los clientes.\u00bfPara qu\u00e9 sirve minar datos?Los datos est\u00e1n llegando a las empresas en una multitud de formatos a velocidades y vol\u00famenes sin precedentes. Ser una empresa basada en datos ya no es una opci\u00f3n; El \u00e9xito de la empresa depende de la rapidez con la que pueda descubrir conocimientos a partir de big data e incorporarlos en las decisiones y los procesos empresariales, lo que impulsa mejores acciones en toda su empresa. Sin embargo, con tantos datos que administrar, esto puede parecer una tarea insuperable.\u00bfPara qu\u00e9 sirve la miner\u00eda de datos?La miner\u00eda de datos permite a las empresas optimizar el futuro al comprender el pasado y el presente, y hacer predicciones precisas sobre lo que es probable que suceda a continuaci\u00f3n.Por ejemplo, la miner\u00eda de datos puede decirte qu\u00e9 prospectos tienen probabilidades de convertirse en clientes rentables seg\u00fan los perfiles de clientes anteriores y cu\u00e1les tienen m\u00e1s probabilidades de responder a una oferta espec\u00edfica. Con este conocimiento, puedes aumentar tu retorno de la inversi\u00f3n (ROI) haciendo tu oferta solo a aquellos prospectos que probablemente respondan y se conviertan en clientes valiosos.Puedes utilizar la miner\u00eda de datos para resolver casi cualquier problema comercial que involucre datos, incluidos:Aumento de ingresos.Comprender los segmentos y las preferencias de los clientes.Adquirir nuevos clientes.Mejora de la venta cruzada y la venta ascendente.Retenci\u00f3n de clientes y fidelizaci\u00f3n.Incrementar el ROI de las campa\u00f1as de marketing.Detectar fraudes.Identificaci\u00f3n de riesgos crediticios.Seguimiento del desempe\u00f1o operativo.Mediante la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos, las decisiones pueden basarse en inteligencia empresarial real, en lugar de instintos o reacciones viscerales, y ofrecer resultados consistentes que mantienen a las empresas por delante de la competencia.A medida que las tecnolog\u00edas de procesamiento de datos a gran escala, como el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial, se vuelven m\u00e1s accesibles, las empresas ahora pueden explorar terabytes de datos en minutos u horas, en lugar de d\u00edas o semanas, ayud\u00e1ndoles a innovar y crecer m\u00e1s r\u00e1pido. Por tanto, la miner\u00eda de datos es muy beneficiosa para las empresas.Fases de un proceso de data miningEstudiemos en detalle el proceso de implementaci\u00f3n de Data Mining. As\u00ed es como funciona la miner\u00eda de datos.Comprensi\u00f3n empresarialEn esta fase, se establecen los objetivos comerciales y de miner\u00eda de datos.En primer lugar, debes comprender los objetivos comerciales y del cliente. Necesitas definir lo que quiere tu cliente (que muchas veces ni ellos mismos conocen)Haz un balance del escenario actual de miner\u00eda de datos. Considera los recursos, los supuestos, las limitaciones y otros factores importantes en su evaluaci\u00f3n.Utilizando los objetivos comerciales y el escenario actual, define tus objetivos de miner\u00eda de datos.Un buen plan de miner\u00eda de datos es muy detallado y debe desarrollarse para lograr los objetivos comerciales y de miner\u00eda de datos.Comprensi\u00f3n de datosEn esta fase, se realiza una verificaci\u00f3n de cordura de los datos para verificar si son apropiados para los objetivos de miner\u00eda de datos.Primero, los datos se recopilan de m\u00faltiples fuentes de datos disponibles en la organizaci\u00f3n.Estas fuentes de datos pueden incluir m\u00faltiples bases de datos, archivador plano o cubos de datos. Hay problemas como la coincidencia de objetos y la integraci\u00f3n de esquemas que pueden surgir durante el proceso de integraci\u00f3n de datos. Es un proceso bastante complejo y complicado, ya que es poco probable que los datos de varias fuentes coincidan f\u00e1cilmente.Por lo tanto, es bastante dif\u00edcil asegurarse de que ambos objetos dados se refieran al mismo valor o no. Aqu\u00ed, los metadatos deben usarse para reducir errores en el proceso de integraci\u00f3n de datos.A continuaci\u00f3n, el paso es buscar las propiedades de los datos adquiridos. Una buena forma de explorar los datos es responder a las preguntas sobre miner\u00eda de datos (decididas en la fase comercial) utilizando las herramientas de consulta, informes y visualizaci\u00f3n.Sobre la base de los resultados de la consulta, se debe determinar la calidad de los datos.Preparaci\u00f3n de datosEn esta fase, los datos se preparan para producci\u00f3n.El proceso de preparaci\u00f3n de datos consume aproximadamente el 90% del tiempo del proyecto.Los datos de diferentes fuentes deben seleccionarse, limpiarse, transformarse, formatearse, anonimizarse y construirse (si es necesario).La limpieza de datos es un proceso para \u00ablimpiar\u00bb los datos suavizando los datos ruidosos y completando los valores faltantes.Las operaciones de transformaci\u00f3n de datos cambian los datos para que sean \u00fatiles en la miner\u00eda de datos.Transformaci\u00f3n de datosLas operaciones de transformaci\u00f3n de datos contribuir\u00edan al \u00e9xito del proceso de miner\u00eda.Suavizado: ayuda a eliminar el ruido de los datos.Agregaci\u00f3n: se aplican operaciones de resumen o agregaci\u00f3n a los datos. Es decir, los datos de ventas semanales se agregan para calcular el total mensual y anual.Generalizaci\u00f3n: en este paso, los datos de bajo nivel se reemplazan por conceptos de nivel superior con la ayuda de jerarqu\u00edas de conceptos.Normalizaci\u00f3n: la normalizaci\u00f3n se realiza cuando los datos de atributos se escalan hacia arriba o hacia abajo.Construcci\u00f3n de atributos: estos atributos se construyen e incluyen el conjunto dado de atributos \u00fatiles para la miner\u00eda de datos.El resultado de este proceso es un conjunto de datos final que se puede utilizar en el modelado.ModeladoEn esta fase, se utilizan modelos matem\u00e1ticos para determinar patrones de datos.En funci\u00f3n de los objetivos comerciales, se deben seleccionar t\u00e9cnicas de modelado adecuadas para el conjunto de datos preparado.Crea un escenario para comprobar la calidad y validez del modelo.Ejecuta el modelo en el conjunto de datos preparado.Todos los interesados \u200b\u200bdeben evaluar los resultados para asegurarse de que el modelo pueda cumplir los objetivos de miner\u00eda de datos.Evaluaci\u00f3nEn esta fase, los patrones identificados se eval\u00faan frente a los objetivos comerciales.Los resultados generados por el modelo de miner\u00eda de datos deben evaluarse frente a los objetivos comerciales.Obtener comprensi\u00f3n empresarial es un proceso iterativo. De hecho, mientras se comprende, es posible que surjan nuevos requisitos comerciales debido a la miner\u00eda de datos.Se toma la decisi\u00f3n de pasar o no para mover el modelo en la fase de implementaci\u00f3n.DespliegueEn la fase de implementaci\u00f3n, env\u00edas tus descubrimientos de miner\u00eda de datos a las operaciones comerciales diarias.El conocimiento o la informaci\u00f3n descubierta durante el proceso de miner\u00eda de datos debe ser f\u00e1cil de entender para las partes interesadas no t\u00e9cnicas.Se crea un plan de implementaci\u00f3n detallado para el env\u00edo, el mantenimiento y la supervisi\u00f3n de los descubrimientos de miner\u00eda de datos.Se crea un informe final del proyecto con las lecciones aprendidas y las experiencias clave durante el proyecto. Esto ayuda a mejorar la pol\u00edtica comercial de la organizaci\u00f3n.T\u00e9cnicas m\u00e1s empleadasLos tipos de t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos m\u00e1s usadas son las siguientes:Redes neuronalesUna red neuronal es un tipo espec\u00edfico de modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que se usa a menudo con inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Llamadas as\u00ed por el hecho de que tienen diferentes capas que se asemejan a la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro humano, las redes neuronales son uno de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s precisos que se utilizan en la actualidad.Aunque una red neuronal puede ser una herramienta poderosa en la miner\u00eda de datos, las organizaciones deben tener cuidado al usarla: algunos de estos modelos de redes neuronales son incre\u00edblemente complejos, lo que dificulta comprender c\u00f3mo una red neuronal determina una salida.\u00c1rboles de decisi\u00f3nLos \u00e1rboles de decisi\u00f3n son un tipo espec\u00edfico de modelo predictivo que permite a las organizaciones extraer datos de manera eficaz. T\u00e9cnicamente, un \u00e1rbol de decisiones es parte del aprendizaje autom\u00e1tico, pero se lo conoce m\u00e1s popularmente como una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico de caja blanca debido a su naturaleza extremadamente sencilla.Un \u00e1rbol de decisiones permite a los usuarios comprender claramente c\u00f3mo las entradas de datos afectan las salidas. Cuando se combinan varios modelos de \u00e1rboles de decisi\u00f3n, crean modelos de an\u00e1lisis predictivo conocidos como bosque aleatorio. Los modelos de bosque aleatorio complicados se consideran t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico de caja negra, porque no siempre es f\u00e1cil comprender sus resultados en funci\u00f3n de sus entradas. En la mayor\u00eda de los casos, sin embargo, esta forma b\u00e1sica de modelado de conjuntos es m\u00e1s precisa que usar \u00e1rboles de decisi\u00f3n por s\u00ed mismos.Regresi\u00f3n linealLas t\u00e9cnicas de regresi\u00f3n son \u00fatiles para identificar la naturaleza de la relaci\u00f3n entre variables en un conjunto de datos. Esas relaciones pueden ser causales en algunos casos o simplemente correlacionarse en otros. La regresi\u00f3n es una t\u00e9cnica sencilla de caja blanca que revela claramente c\u00f3mo se relacionan las variables. Las t\u00e9cnicas de regresi\u00f3n se utilizan en aspectos de pron\u00f3stico y modelado de datos.Modelos estad\u00edsticosLas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas son el n\u00facleo de la mayor\u00eda de los an\u00e1lisis involucrados en el proceso de miner\u00eda de datos. Los diferentes modelos de an\u00e1lisis se basan en conceptos estad\u00edsticos, que generan valores num\u00e9ricos que son aplicables a objetivos comerciales espec\u00edficos. Por ejemplo, las redes neuronales utilizan estad\u00edsticas complejas basadas en diferentes pesos y medidas para determinar si una imagen es un perro o un gato en los sistemas de reconocimiento de im\u00e1genes.Los modelos estad\u00edsticos representan una de las dos ramas principales de la inteligencia artificial. Los modelos de algunas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas son est\u00e1ticos, mientras que otros que involucran aprendizaje autom\u00e1tico mejoran con el tiempo.ClusteringLa agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres es una t\u00e9cnica de an\u00e1lisis que se basa en enfoques visuales para comprender los datos. Los mecanismos de agrupaci\u00f3n utilizan gr\u00e1ficos para mostrar d\u00f3nde est\u00e1 la distribuci\u00f3n de datos en relaci\u00f3n con los diferentes tipos de m\u00e9tricas. Las t\u00e9cnicas de agrupaci\u00f3n tambi\u00e9n utilizan diferentes colores para mostrar la distribuci\u00f3n de los datos.Los enfoques de gr\u00e1ficos son ideales para usar an\u00e1lisis de cl\u00fasteres. Con los gr\u00e1ficos y la agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres en particular, los usuarios pueden ver visualmente c\u00f3mo se distribuyen los datos para identificar las tendencias que son relevantes para sus objetivos comerciales.Diferencias entre miner\u00eda de datos y Big DataBig Data y Data Mining son dos conceptos diferentes, Big data es un t\u00e9rmino que se refiere a una gran cantidad de datos, mientras que la miner\u00eda de datos se refiere a una unidad profunda en los datos para extraer el conocimiento \/ patr\u00f3n \/ informaci\u00f3n clave de una cantidad peque\u00f1a o grande de datos.El concepto principal en Data Mining es profundizar en el an\u00e1lisis de patrones y relaciones de datos que se pueden usar m\u00e1s en Inteligencia Artificial, An\u00e1lisis Predictivo, etc. Pero el concepto principal en Big Data es la fuente, variedad, volumen de datos y c\u00f3mo para almacenar y procesar esta cantidad de datos.El an\u00e1lisis de Big Data para dar una soluci\u00f3n empresarial o para realizar una definici\u00f3n empresarial juega un papel fundamental para determinar el crecimiento.Podemos decir que la miner\u00eda de datos no necesita depender de Big Data, ya que se puede hacer en la peque\u00f1a o gran cantidad de datos, pero el big data seguramente depende de la miner\u00eda de datos porque si no podemos encontrar el valor \/ importancia de una gran cantidad de datos, entonces esos datos no son de utilidad.Big Data solo se refiere a una gran cantidad de datos y todas las soluciones de Big Data dependen de la disponibilidad de datos. Puede considerarse como una combinaci\u00f3n de Business Intelligence y Data Mining. La miner\u00eda de datos utiliza diferentes tipos de herramientas y software en Big Data para devolver resultados espec\u00edficos. Se trata principalmente de \u00abbuscar una aguja en un pajar\u00ab.En resumen, el big data es el activo y la miner\u00eda de datos es el administrador que se utiliza para proporcionar resultados beneficiosos.Ventajas del data miningDentro de las ventajas del data mining, podemos destacar las siguientes:La t\u00e9cnica de miner\u00eda de datos ayuda a las empresas a obtener informaci\u00f3n basada en conocimientos.La miner\u00eda de datos ayuda a las organizaciones a realizar ajustes rentables en la operaci\u00f3n y la producci\u00f3n.Es una soluci\u00f3n rentable y eficiente en comparaci\u00f3n con otras aplicaciones de datos estad\u00edsticos.Ayuda con el proceso de toma de decisiones.Facilita la predicci\u00f3n automatizada de tendencias y comportamientos, as\u00ed como el descubrimiento automatizado de patrones ocultos.Se puede implementar tanto en sistemas nuevos como en plataformas existentes.Es el proceso r\u00e1pido que facilita a los usuarios analizar una gran cantidad de datos en menos tiempo.Herramientas para minar datosEstas son las herramientas de miner\u00eda de datos m\u00e1s populares:RapidMinerRapid Miner es uno de los sistemas de an\u00e1lisis predictivo m\u00e1s populares creado por la empresa con el mismo nombre. Est\u00e1 escrito en lenguaje de programaci\u00f3n JAVA. Ofrece un entorno integrado para miner\u00eda de texto, aprendizaje profundo, aprendizaje autom\u00e1tico y an\u00e1lisis predictivo.El instrumento se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones, incluidas aplicaciones empresariales, aplicaciones comerciales, investigaci\u00f3n, educaci\u00f3n, formaci\u00f3n, desarrollo de aplicaciones y aprendizaje autom\u00e1tico.Rapid Miner proporciona el servidor en el sitio, as\u00ed como en la infraestructura de nube p\u00fablica o privada. Tiene un modelo cliente \/ servidor como base. Viene con marcos basados \u200b\u200ben plantillas que permiten una entrega r\u00e1pida con pocos errores.WEKATambi\u00e9n conocido como Waikato Environment es un software de aprendizaje autom\u00e1tico desarrollado en la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda. Es m\u00e1s adecuado para el an\u00e1lisis de datos y el modelado predictivo. Contiene algoritmos y herramientas de visualizaci\u00f3n que admiten el aprendizaje autom\u00e1tico.Weka tiene una GUI que facilita el acceso a todas sus funciones. Est\u00e1 escrito en lenguaje de programaci\u00f3n JAVA.Weka admite las principales tareas de miner\u00eda de datos, incluido el procesamiento, la visualizaci\u00f3n, la regresi\u00f3n, etc. Funciona asumiendo que los datos est\u00e1n disponibles en forma de archivo plano.Weka puede proporcionar acceso a bases de datos SQL a trav\u00e9s de la conectividad de la base de datos y puede procesar a\u00fan m\u00e1s los datos \/ resultados devueltos por la consulta.OrangeOrange es un paquete de software de miner\u00eda de datos y aprendizaje autom\u00e1tico perfecto. Es compatible con la visualizaci\u00f3n y es un software basado en componentes escritos en lenguaje inform\u00e1tico Python y desarrollado en el laboratorio de bioinform\u00e1tica de la facultad de inform\u00e1tica y ciencias de la informaci\u00f3n de la Universidad de Ljubljana, Eslovenia.Como es un software basado en componentes, los componentes de Orange se denominan \u00abwidgets\u00bb. Estos widgets van desde el preprocesamiento y la visualizaci\u00f3n de datos hasta la evaluaci\u00f3n de algoritmos y el modelado predictivo.Los widgets ofrecen funcionalidades importantes como:Mostrar tabla de datos y permitir seleccionar caracter\u00edsticasLectura de datosEntrenamiento de predictores y comparaci\u00f3n de algoritmos de aprendizajeVisualizaci\u00f3n de elementos de datos, etc.Adem\u00e1s, Orange proporciona una atm\u00f3sfera m\u00e1s interactiva y agradable a las herramientas anal\u00edticas aburridas.KNIMEKNIME es la mejor plataforma de integraci\u00f3n para an\u00e1lisis de datos e informes desarrollada por KNIME.com AG. Opera sobre el concepto de canalizaci\u00f3n de datos modular. KNIME consta de varios componentes de aprendizaje autom\u00e1tico y miner\u00eda de datos integrados juntos.KNIME se ha utilizado ampliamente para la investigaci\u00f3n farmac\u00e9utica. Adem\u00e1s, funciona de manera excelente para el an\u00e1lisis de datos de clientes, el an\u00e1lisis de datos financieros y la inteligencia empresarial.Tiene algunas caracter\u00edsticas brillantes como implementaci\u00f3n r\u00e1pida y eficiencia de escala. Los usuarios se familiarizan con KNIME en bastante menos tiempo y ha hecho que el an\u00e1lisis predictivo sea accesible incluso para usuarios ingenuos. Utiliza el ensamblaje de nodos para preprocesar los datos para an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n.SASSAS son las siglas de Statistical Analysis System. Es un producto del SAS Institute creado para la anal\u00edtica y la gesti\u00f3n de datos. SAS puede extraer datos, modificarlos, administrar informaci\u00f3n de diversas fuentes y analizar estad\u00edsticas. Ofrece una interfaz de usuario gr\u00e1fica para usuarios no t\u00e9cnicos.La miner\u00eda de datos SAS permite a los usuarios analizar big data y proporcionar informaci\u00f3n precisa para la toma de decisiones oportunas. SAS tiene una arquitectura de procesamiento de memoria distribuida que es altamente escalable. Es adecuado para fines de miner\u00eda de datos, optimizaci\u00f3n y miner\u00eda de texto.Ejemplos de uso de la miner\u00eda de datosLas organizaciones de todas las industrias est\u00e1n logrando resultados transformadores a partir de la miner\u00eda de datos: Veamos algunos ejemplos.En negociosLos proveedores de servicios, como las industrias de telefon\u00eda m\u00f3vil y servicios p\u00fablicos, utilizan la miner\u00eda de datos para predecir las razones por las que un cliente deja su empresa. Analizan los detalles de facturaci\u00f3n, las interacciones del servicio al cliente, las quejas presentadas a la empresa para asignar a cada cliente una puntuaci\u00f3n de probabilidad y ofrecen incentivos.En bancaLa miner\u00eda de datos en el sector financiero ayuda a obtener una visi\u00f3n de los riesgos del mercado y a gestionar el cumplimiento normativo. Ayuda a los bancos a identificar probables morosos para decidir si emiten tarjetas de cr\u00e9dito, pr\u00e9stamos, etc.En marketingMediante esta estrategia de miner\u00eda de datos, una empresa puede crear una l\u00ednea de productos y servicios que se vendan por s\u00ed mismos. La compa\u00f1\u00eda analizar\u00e1 las preferencias de un determinado tipo de clientes y crear\u00e1 programas publicitarios que se dirijan a ese grupo demogr\u00e1fico. Incluso si un cliente en particular no responde a la publicidad, la idea es que suficientes clientes respondan, lo que har\u00e1 que la estrategia de marketing valga la pena para la empresa.En ciencia e ingenier\u00edaLos enfoques de miner\u00eda de datos parecen ideales para la bioinform\u00e1tica, ya que es rico en datos. La extracci\u00f3n de datos biol\u00f3gicos ayuda a extraer conocimientos \u00fatiles de conjuntos de datos masivos recopilados en biolog\u00eda y en otras \u00e1reas relacionadas con las ciencias de la vida, como la medicina y la neurociencia. Las aplicaciones de la miner\u00eda de datos a la bioinform\u00e1tica incluyen la b\u00fasqueda de genes, la inferencia de funciones de prote\u00ednas, el diagn\u00f3stico de enfermedades, el pron\u00f3stico de enfermedades, la optimizaci\u00f3n del tratamiento de enfermedades, la reconstrucci\u00f3n de redes de interacci\u00f3n de prote\u00ednas y genes, la limpieza de datos y la predicci\u00f3n de la ubicaci\u00f3n subcelular de prote\u00ednas.En inform\u00e1tica forenseCualquier acci\u00f3n que comprometa la integridad y confidencialidad de un recurso es una intrusi\u00f3n. Las medidas defensivas para evitar una intrusi\u00f3n incluyen la autenticaci\u00f3n de usuarios, evitar errores de programaci\u00f3n y protecci\u00f3n de la informaci\u00f3n. La miner\u00eda de datos puede ayudar a mejorar la detecci\u00f3n de intrusos al agregar un nivel de enfoque a la detecci\u00f3n de anomal\u00edas. Ayuda al analista a distinguir una actividad de la actividad cotidiana de la red. La miner\u00eda de datos tambi\u00e9n ayuda a extraer datos que son m\u00e1s relevantes para el problema."},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/#breadcrumbitem","name":"Ayuda Ley Protecci\u00f3n Datos"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/ayudaleyprotecciondatos.es\/2021\/03\/11\/mineria-datos-data-minig\/#breadcrumbitem","name":"As\u00ed funciona la miner\u00eda de datos o data mining"}}]}]