r3.Data MIning
análisis de datos
Pablo Jesús Alanís GómezMatrícula: 21036372 07/11/2024
Desarrollo
¿Qué es el data mining?
El data mining o minería de datos es el proceso de extraer información valiosa y patrones significativos de grandes conjuntos de datos. Utiliza herramientas de análisis estadístico, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial para descubrir correlaciones, tendencias y conocimientos útiles que no son evidentes de manera superficial.
Desarrollo
¿Cuáles son los orígenes del data mining?
El data mining tiene sus orígenes en los campos de la estadística, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Surgió en la década de 1980 y 1990, cuando los avances en la capacidad de almacenamiento y el procesamiento de datos permitieron el análisis de grandes volúmenes de datos. Las bases de datos relacionales y la necesidad de descubrir patrones complejos también fueron catalizadores en el desarrollo de la minería de datos.
Desarrollo
¿Cuáles son las fuentes que pueden ser integradas en el data mining?
- Bases de datos relacionales
- Data warehouses
- Archivos de texto y documentos
- Redes sociales y plataformas en línea
- Datos de transacciones y registros de sistemas
- Sensores y dispositivos IoT
- Bases de datos NoSQL
Desarrollo
4. ¿Cómo son aplicados los métodos científicos en el data mining?
Los métodos científicos se aplican en el data mining a través de un enfoque sistemático para formular hipótesis, experimentar y validar resultados. Este proceso incluye la selección y preparación de los datos, el uso de modelos de aprendizaje para analizar patrones y la evaluación de estos modelos para confirmar su relevancia y aplicabilidad. Las pruebas y el refinamiento constante permiten mejorar la precisión de los resultados.
desarrollo
5. Herramientas para visualizar datos de resultados del data mining
- Tableau: Una herramienta de visualización interactiva que permite conectar diversas fuentes de datos y crear dashboards avanzados. Soporta una arquitectura basada en servidor y en la nube.
- Power BI: Desarrollada por Microsoft, esta herramienta facilita la integración de datos de varias fuentes y su presentación mediante informes y dashboards intuitivos. Puede funcionar tanto en arquitecturas locales como en la nube.
- QlikView: Una plataforma que permite la visualización de datos y la exploración asociativa de grandes volúmenes de información. Se adapta bien a arquitecturas empresariales y sistemas en la nube.
Desarrollo
Cliente 1: Institución bancaria
Desarrollo
Cliente 2: agencia de Marketing via redes sociales
Desarrollo
Comparativa clientes
Conclusiones
Para superar a la competencia, mi diseño integraría una arquitectura híbrida que combine fuentes estructuradas y no estructuradas, un motor de minería flexible como Apache Spark integrado con BigQuery, y visualización en Power BI y Tableau. La inclusión de un módulo de NLP para datos no estructurados y un sistema de conocimiento basado en aprendizaje adaptativo mejoraría la relevancia y personalización del servicio, asegurando que el cliente obtenga máxima utilidad y escalabilidad. Los estándares en la arquitectura guían el diseño de soluciones dependiendo de las necesidades y objetivos de cada proyecto en particular, por lo que tener conocimiento de ello nos ayudan a fortalecer buenas prácticas en este ámbito de nuestra área. La comparativa me ayudó a profundizar en las tecnologías y a poder diferenciar conceptos del data mining.
Bibliografía
Referencias bibliográficas
- Ibm. (2024, 30 septiembre). Minería de datos. Minería de datos. Recuperado 7 de noviembre de 2024, de https://www.ibm.com/mx-es/topics/data-mining
- Microsoft Power BI: herramienta de Business Intelligence (BI). (2024, 9 septiembre). Prodware | Proveedor Soluciones de Gestión Para Empresas. Partner Microsoft. Recuperado 7 de noviembre de 2024, de https://www.prodwaregroup.com/es-es/soluciones/microsoft-power-platform/microsoft-power-bi/
- Tableau Software Visualización de datos. (s. f.). Recuperado 7 de noviembre de 2024, de https://info.neteris.com/tableau-software-visualizacion-datos/
Data Mining
Pablo Alanís Gómez
Created on November 8, 2024
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Higher Education Presentation
View
Psychedelic Presentation
View
Vaporwave presentation
View
Geniaflix Presentation
View
Vintage Mosaic Presentation
View
Modern Zen Presentation
View
Newspaper Presentation
Explore all templates
Transcript
r3.Data MIning
análisis de datos
Pablo Jesús Alanís GómezMatrícula: 21036372 07/11/2024
Desarrollo
¿Qué es el data mining?
El data mining o minería de datos es el proceso de extraer información valiosa y patrones significativos de grandes conjuntos de datos. Utiliza herramientas de análisis estadístico, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial para descubrir correlaciones, tendencias y conocimientos útiles que no son evidentes de manera superficial.
Desarrollo
¿Cuáles son los orígenes del data mining?
El data mining tiene sus orígenes en los campos de la estadística, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Surgió en la década de 1980 y 1990, cuando los avances en la capacidad de almacenamiento y el procesamiento de datos permitieron el análisis de grandes volúmenes de datos. Las bases de datos relacionales y la necesidad de descubrir patrones complejos también fueron catalizadores en el desarrollo de la minería de datos.
Desarrollo
¿Cuáles son las fuentes que pueden ser integradas en el data mining?
Desarrollo
4. ¿Cómo son aplicados los métodos científicos en el data mining?
Los métodos científicos se aplican en el data mining a través de un enfoque sistemático para formular hipótesis, experimentar y validar resultados. Este proceso incluye la selección y preparación de los datos, el uso de modelos de aprendizaje para analizar patrones y la evaluación de estos modelos para confirmar su relevancia y aplicabilidad. Las pruebas y el refinamiento constante permiten mejorar la precisión de los resultados.
desarrollo
5. Herramientas para visualizar datos de resultados del data mining
Desarrollo
Cliente 1: Institución bancaria
Desarrollo
Cliente 2: agencia de Marketing via redes sociales
Desarrollo
Comparativa clientes
Conclusiones
Para superar a la competencia, mi diseño integraría una arquitectura híbrida que combine fuentes estructuradas y no estructuradas, un motor de minería flexible como Apache Spark integrado con BigQuery, y visualización en Power BI y Tableau. La inclusión de un módulo de NLP para datos no estructurados y un sistema de conocimiento basado en aprendizaje adaptativo mejoraría la relevancia y personalización del servicio, asegurando que el cliente obtenga máxima utilidad y escalabilidad. Los estándares en la arquitectura guían el diseño de soluciones dependiendo de las necesidades y objetivos de cada proyecto en particular, por lo que tener conocimiento de ello nos ayudan a fortalecer buenas prácticas en este ámbito de nuestra área. La comparativa me ayudó a profundizar en las tecnologías y a poder diferenciar conceptos del data mining.
Bibliografía
Referencias bibliográficas