Mineria de datos by Ronaldo Silvestre https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8 Toda la informacion necesaria para saber sobre la mineria de datos. en-us 2019-01-31 02:35:15 UTC 2024-10-09 04:24:54 UTC hello@padlet.com 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. r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326120991 2019-01-31 02:57:44 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326120991 r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121135 2019-01-31 02:58:45 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121135 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. r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121328 2019-01-31 03:00:12 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121328 r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121507 2019-01-31 03:01:29 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121507 r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121716 2019-01-31 03:03:01 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326121716 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. r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326122170 2019-01-31 03:05:43 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326122170 r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326123394 YALE.
RAMSES.
Clmentine de SPSS.
SAS Enterprise Miner.
Entre otras.

]]> 2019-01-31 03:13:06 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326123394 r_r_s_g https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326124316 2019-01-31 03:18:40 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326124316 Frankie Ced lamarach79 https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326125227 Muy bn elaborado y conciso]]> 2019-01-31 03:25:06 UTC https://padlet.com/r_r_s_g/2esc6ognshl8/wish/326125227