# data[].attributes.headline
La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.

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La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.

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Los modelos de minería de datos se pueden aplicar en escenarios como los siguientes:                                                                                                                     Previsión: calcular las ventas y predecir las cargas de servidor o el tiempo de inactividad del servidor.Riesgo y probabilidad: elegir los mejores clientes para la distribución de correo directo, determinar el punto de equilibrio probable para los escenarios de riesgo, y asignat probabilidades a diagnósticos u otros resultados.                       Recomendaciones: determinar los productos que se pueden vender juntos y generar recomendaciones.                                                      Buscar secuencias: analizar los artículos que los clientes han introducido en el carrito de compra y predecir los posibles eventos.                   Agrupación: separar los clientes o los eventos en clústeres de elementos relacionados, y analizar y predecir afinidades.

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Los modelos de minería de datos se pueden aplicar en escenarios como los siguientes:                                                                                                                     Previsión: calcular las ventas y predecir las cargas de servidor o el tiempo de inactividad del servidor.Riesgo y probabilidad: elegir los mejores clientes para la distribución de correo directo, determinar el punto de equilibrio probable para los escenarios de riesgo, y asignat probabilidades a diagnósticos u otros resultados.                       Recomendaciones: determinar los productos que se pueden vender juntos y generar recomendaciones.                                                      Buscar secuencias: analizar los artículos que los clientes han introducido en el carrito de compra y predecir los posibles eventos.                   Agrupación: separar los clientes o los eventos en clústeres de elementos relacionados, y analizar y predecir afinidades.

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Descripción de clases: provee una clasificación concisa y resumida de un conjunto de datos y los distingue unos de otros.                                   Asociación: es el descubrimiento de relaciones de asociación o correlación en un conjunto de datos. Clasificación: analiza un conjunto de datos de entrenamiento cuya clasificación de clase se conoce y construye un modelo de objetos para cada clase.                                        Clustering o agrupación: identifica clusters o grupos en el conjunto de datos, donde un cluster es una colección de datos “similares”. La similitud puede medirse mediante funciones de distancia, especificadas por los usuarios o por expertos. La Minería de Datos trata de encontrar clusters de buena calidad que sean escalables a grandes bases de datos y a bodegas de datos multidimensionales.                                           Análisis de series a través del tiempo: analiza un gran conjunto de datos obtenidos con el correr del tiempo para encontrar en él regularidades y características interesantes, incluyendo la búsqueda de patrones secuenciales, periódicos, modas y desviaciones. 

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Descripción de clases: provee una clasificación concisa y resumida de un conjunto de datos y los distingue unos de otros.                                   Asociación: es el descubrimiento de relaciones de asociación o correlación en un conjunto de datos. Clasificación: analiza un conjunto de datos de entrenamiento cuya clasificación de clase se conoce y construye un modelo de objetos para cada clase.                                        Clustering o agrupación: identifica clusters o grupos en el conjunto de datos, donde un cluster es una colección de datos “similares”. La similitud puede medirse mediante funciones de distancia, especificadas por los usuarios o por expertos. La Minería de Datos trata de encontrar clusters de buena calidad que sean escalables a grandes bases de datos y a bodegas de datos multidimensionales.                                           Análisis de series a través del tiempo: analiza un gran conjunto de datos obtenidos con el correr del tiempo para encontrar en él regularidades y características interesantes, incluyendo la búsqueda de patrones secuenciales, periódicos, modas y desviaciones. 

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YALE.
RAMSES.
Clmentine de SPSS.
SAS Enterprise Miner.
Entre otras.

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red de revistas científicas de américa latina y el caribe españoa y portugal

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universidad autónoma del estado de méxico

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Universidad de las Ciencias Informáticas, Carreterra a San Antonio de los Baños km 2 1/2. Rpato Torrens, Boye-

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Muy bn elaborado y conciso