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Los 33

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Que es?
Se puede definir como un proceso  de  descubrimientos de nuevas y significativas  relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos [1].
Historia
La minería de datos se ha convertido en una disciplina bien establecida dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial(AI) e Ingeniería del Conocimiento (KE). Tiene sus raíces en el aprendizaje de las máquinas y las estadísticas, pero además abarca otras áreas de la informática.
Se ha despertado un gran interés en la última década como los avances en hardware de ordenador han proporcionado la capacidad de procesamiento de datos para permitir a gran escala

la minería se lleve a cabo. A diferencia de otras innovaciones en la IA y KE, la minería de datos puede argumentar ser una aplicación en lugar de una tecnología y por lo tanto se puede esperar que permanecer tópica para el futuro previsible. Los orígenes de la minería de datos se remontan a finales de los años 80, cuando comenzó a ser utilizado el término, por lo
menos dentro de la comunidad investigadora. [2]
Tipos.
Árboles de Decisión
Gráficos-Ganancias

Datawarehouse

Simbólicas

Asociación y Clasificación [3].

Aplicaciones
El foco original de la minería de datos fue de datos tabular; un conjunto extremadamente eficaz
de las técnicas ha sido establecida y orientada a la extracción de los datos tabulares

Minería de texto:

Una aplicación típica es la construcción de clasificadores o clúster de grandes colecciones de documentos.

Minería de imagen:
La minería imagen tiene que ver con la representación de imágenes (2D y 3D). Para este fin las imágenes pueden ser representado de muchas maneras con diferentes técnicas populares que incluyen la generación de histogramas

o árboles / gráficos

Minería gráfica:
La minería gráfica es esencialmente una extensión de la minería patrón frecuente, lo

estamos interesados en que está ocurriendo con frecuencia sub gráficas. Una extensión popular de la minería gráfica es la minería red social. [2]

[1] López, C. P. (2007). Minería de datos: técnicas y herramientas. España: Thomson Edition.
[2]. Coenen F. (2004), Data Mining: Past, Introduction, Present and Future, The Knowledge Engineering Review, Vol. 00:0, 1-24.cm 2004, Cambridge University Press DOI: 10.1017/S00000000000000

[3]Minería de datos. Técnicas y Herramientas. Autores: César Pérez López, Daniel Santín Gonzáles. Fecha de edición 2007

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¿Qué es?

La minería de datos comprende una serie de técnicas, algoritmos y métodos cuyo fin es la explotación de grandes volúmenes de datos con vistas al descubrimiento de información previamente desconocida y que pueda servir de ayuda en el proceso de toma de decisiones en el negocio [1].

Historia

En general, la estadística es la primera ciencia que históricamente extrae información de los datos básicamente mediante metodologías procedentes de las matemáticas. Cuando se empezó a usar los ordenadores como apoyo para esta tarea surgió el concepto de Machine learning traducido como aprendizaje automático. Posteriormente con el incremento de tamaño y la estructuración de los datos es cuando se empieza a hablar de minería de datos. La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology con la idea de encontrar correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos. A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining y KDD (Knowledge Discovery in Database, Proceso de extracción de conocimiento). [2] A finales de los años ochenta sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; en 2002 existen más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones. Las listas de discusión sobre este tema las forman investigadores de más de ochenta países.

Tipos

Descriptivos: Orientados a describir un conjunto de datos.

Predictivos: Orientados a estimar valores de salida.

Aplicación

Detección de fraudes.- de blanqueo de dinero o de fraude en el uso de tarjetas de crédito o de servicios de telefonía móvil, donde estas operaciones fraudulentas o ilegales suelen seguir patrones característicos que permiten, con cierto grado de probabilidad, distinguirlas de las legítimas y desarrollar así mecanismos para tomar medidas rápidas frente ellas

Recursos humanos.- En la identificación de las características y capacidades de sus mejores empleados. La información obtenida mediante estas técnicas puede ayudar al personal de recursos humanos a la hora de la contratación de personal, centrándose en los esfuerzos de sus empleados y los resultados obtenidos por éstos. Además, dicha ayuda ofrecida

Juegos.- Oráculos para determinados juegos combinacionales, se ha abierto un nuevo camino en la minería de datos que consiste en la extracción de estrategias utilizadas por personas para la implantación en dichos oráculos

Ingeniería eléctrica.- Para monitorizar las condiciones de las instalaciones de alta tensión. Obtener información valiosa sobre el estado de aislamiento de los equipos, vigilar las vibraciones producidas o por ejemplo para analizar los cambios de carga en los transformadores.

Previsiones de fuga.- En muchas industrias (banca, telecomunicaciones) existe un interés comprensible en detectar e identificar cuanto antes a aquellos clientes que puedan estar pensando en rescindir sus contratos, para muy probablemente pasarse a la competencia. Con la ayuda de la minería de datos identificaríamos qué clientes son los más proclives a darse de baja estudiando sus patrones de comportamiento y comparándo los con clientes que ya han rescindido.

Detección de hábitos de compra en supermercados.- Un ejemplo clásico de aplicación de minería de datos, es la detección de hábitos de los clientes, a la hora de comprar en los supermercados. Un estudio muy conocido detectó que los viernes se compraban una cantidad inusual de pañales y cerveza.

Bioinformática.- Uno de los retos de la bioinformática es el desarrollo de métodos que permitan integrar los datos genómicos para explicar el comportamiento global de la célula viva, minimizando la intervención humana. Dicha integración, sin embargo, no puede producirse sin considerar el conocimiento acumulado durante años, producto de la investigación de miles de
científico.

Bibliografía

[1] Inteligencia en Redes de Comunicaciones, 2011,  JULIO VILLENA ROMÁN

[2] María José Ramírez Quintana José Hernández Orallo. Extracción Automática de Conocimiento en Bases de Datos e Ingeniería del Software. España, 2003
Anon, (2016). [online] Available at: http://www.it.uc3m.es/rcrespo/docencia/irc/apuntes/Mineria_de_datos.pdf [Accessed 7 Oct. 2016].

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Qué es?
La minería de datos puede definirse inicialmente como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos[1]

Historia
Inicia por los años sesentas, La Minería de Datos es la etapa de descubrimiento en el proceso de KDD (Knowledge Discovery from Databases): “paso consistente en el uso de algoritmos concretos que generan una  enumeración de patrones a partir de los datos preprocesados”[2].

La evolución de sus herramientas en el transcurso del tiempo puede dividirse en cuatro etapas principales:

Colección de Datos (1960).

Acceso de Datos (1980).

Almacén de Datos y Apoyo a las Decisiones (principios de la década de 1990).

Minería de Datos Inteligente.

Su objetivo es Extraer Patrones y Tendencias para predecir comportamientos futuros.

Tipos
La Web como ecosistema contiene y genera un universo de datos, tanto provenientes del propio contenido de sus páginas y la estructura de sus enlaces como de su uso por parte de las personas. Estos datos tienen una importancia crucial para el mejoramiento de la misma desde un punto de vista social y también comercial. Por esta razón la minería de datos de la Web ha crecido rápidamente y es una herramienta vital para entenderla y dar valor económico a los datos que obtenemos de ella[3]. Se distinguen tres tipos de minería Web:

Minería de contenido: texto, imágenes, etiquetas (tags), metadatos, etc.

Minería de estructura: enlaces y sus relaciones[3].

Minería de uso: interacción de las personas con la Web[3].

Aplicaciones de la minería de datos.
Se utiliza principalmente en la recuperación de información, teniendo las siguientes aplicaciones:
Económicas, uso fraudulento de tarjetas de crédito, cálculo de indicadores financieros, análisis de riesgos de crédito, educación, procesos Industriales, modelos de calidad, extracción de modelos de coste, predicción de fallos y accidentes, medicina, gestión hospitalaria, análisis de procedimientos médicos solicitados, biología y demás ciencias afines, telecomunicaciones, modelos de carga en redes, establecimiento de patrones de llamadas, turismo, identificar patrones de reserva, tráfico, establecimiento de cámaras, GPS, política, diseño de campañas.[4]

Bibliografía

[1] López, C. P. (2007). Minería de datos: técnicas y herramientas. Editorial Paraninfo.
[2] Orallo, H., RAMIREZ, J., QUINTANA, C. R., Orallo, M. J. H., Quintana, M. J. R., Ramírez, C. F., ... & Eppen, G. D. (2004). Introducción a la Minería de Datos. Pearson Prentice Hall,.
ISO 690
[3] Morales, C. R., Soto, S. V., & Martínez, C. H. (2005). Estado actual de la aplicación de la minería de datos a los sistemas de enseñanza basada en web.Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje, TAMIDA2005,49, 56.
[4] Virseda, Fernando. (2006).  Minería de datos y aplicaciones. Universidad Carlos III

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Que es?
- Minería de datos, es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto[1].
Historia.
- Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como Data Fishing, Data Mining (DM) o Data Archaeology .
A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, GioWiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro entre otros, empezaron a consolidar los términos de Minería de Datos[2].
Tipos
Web mining[3].
Text mining[3].
Aplicación
Aplicaciones de la Minería de Datos
La aplicación de minería de datos es muy extensa y de gran importancia ya que nos permite generar medidores simples de consumo a grandes bases de datos el cual tiene el objetivo de seguir a un individuo u acción como tal para poder presentar un resultado de fácil comprensión[].
Como ejemplos:
• Cuantos mililitros de agua consume en el día, mes y año un ser humano.
• La policía nacional recolecta la información de una persona para detectar delincuentes con un alto grado de peligrosidad.
Bibliografía.
1. Sinnexus. (s.f).  Datamining (Minería de datos). Recuperado de: http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx.
2. Cutro, A. (s.f.). DataPrix. Recuperado de: http://www.dataprix.com/171-evoluci-n-historia-miner-datos.
3. Vallejos S.(2006).  Trabajo de Adscripción Minería de Datos. Recuperado de: http://exa.unne.edu.ar/informatica/SO/Mineria_Datos_Vallejos.pdf.
4. Diaz, S. (13 de abril de 2011). prezi. Obtenido de prezi: https://prezi.com/ekfylzmcd3hs/aplicaciones-de-la-mineria-de-datos/

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Es un sistem que permite extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible .

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Minería de datos se encarga de la exploración de datos y extracción de informacion.

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Recolección y manejo de datos, para obtener información relevante y considerar como aplicarlo en cualquier ámbito.

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Es un sistema para encontrar patrones en un conjunto grande de datos y sintetizarlos en una exposición más comprensible.

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Analizar a fondo información de un tema en especifico y estudiarlo detalladamente.

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Minería es la ciencia que ayuda a buscar patrones definidos en una base de datos o en un conjunto de datos.

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Es el estudio y tratamiento de datos masivos para e xtraer conclusiones

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Minería es una rama encargada del estudio de un conjunto de datos del cual se va a obtener información.

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Extraer o buscar información de un conjunto de datos.

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Minería de datos es la extracción de información de un conjunto de datos, que después será tratada.

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Es la recolección, análisis y clasificación de datos

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Minería de datos es Extracción transformación y carga de datos

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Análisis de información y estudio de la misma.

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Es la ciencia que se encarga de analizar grandes cantidades de datos que sirve para la toma de decisiones.

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MIEMBROS:
Francisco Pinos
Karla Minga
Paulina Sinche
Jonathan Villagomez

OBJETIVO COMÚN: Aprobar el curso adquiriendo conocimientos que contribuyan a nuestra formación.

HERRAMIENTA PRINCIPAL PARA TRABAJO GRUPAL:
*FACEBOOK
*GOOGLE DRIVE

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Ruben Quezada
Fernando Herrera
Erik Ordoñez
Gianella Jumbo Reinoso
Objetivo común:
- Comprender la importancia de la minería de datos y sus aplicaciones.
Herramienta principal para trajo grupal.

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Miembros
Ivo Astudillo
Miguel Herrera
Manuel Bustamante
Alcides Toledo

Objetivo Común
Aprobación de la presente materia y adquirir nuevos conocimientos sobre recolección y análisis de información

Herramienta Principal
- OneDrive
- Facebook

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Marlon Macas
Jandry Gonzalez
Ricky Aguilar
John Lanchi
Objetivo común: Aprobar el curso y desarrollar competencias del presente curso
Herramienta principal para el trabajo grupal: Pendiente

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Seleccione una imagen que "resuma" la Minería de Datos

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Qué es?
Historia
Tipos (clasificación)
Aplicación
(bibliografía técnico-científica)

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