Minería de datos : es el proceso de implementación de nueva información de la base de datos existente donde los datos son enormes o de gran tamaño.
Existen diferentes técnicas de minería de datos que se enumeran a continuación:
Clasificación : proceso de clasificación de datos establecido como la técnica de tipo de datos más común. Básicamente, define el conjunto de datos pre-clasificados que desarrollan un modelo que puede clasificar la información distinta en un orden cronológico.
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Agrupación : se llama como identificación de los objetos de las mismas clases. Con esta técnica, generalmente podemos descubrir la información general del atributo correcto y dentro del patrón exacto. Esta técnica identifica la región densa y adecuada de gran información o datos recopilados desde la perspectiva diferente.
Predicción : se utiliza principalmente para hacer un modelo que define la relación entre una o múltiples variables independientes o dependientes. También se denominó técnica de análisis de regresión donde los datos complejos, que son aún más grandes, pueden clasificarse para construir un modelo de datos sólido.
Asociación : esta técnica de minería de datos se relaciona con la búsqueda de elementos frecuentes entre grandes conjuntos de datos o información. Esta técnica juega un papel importante para ayudar a las empresas a tomar decisiones correctas. Evalúa el tipo común de elementos que se usan con frecuencia según las necesidades.
Árbol de decisión : un común pero importante para los usuarios. Construye considerablemente un modelo que es fácil de ver o comprender. Como es una técnica abreviada de raíz, la raíz del árbol es una pregunta simple o puede ser la condición que tendrá múltiples respuestas. Cada uno lleva a la pregunta diferente que demostró dar una decisión final.
Patrones secuenciales : busca la identificación de patrones, eventos o tendencias similares.
Fuentes
Zentut: proceso de minería de datos
Servicios de minería de datos
