Universidad Virtual del Estado de Guanajuato
- Nombre: Vargas Salazar Hugo Mauricio.
- Módulo: Curso Análisis de datos.
- Fecha de elaboración: 26 de mayo de 2026
// Data mining
¿Cuáles son las fuentes que pueden ser integradas?
¿Qué es el data mining?
¿Cuáles son los orígenes del data mining?
DISEÑO
Bases de datos relacionales (SQL).
Data Warehouses (Almacenes de datos).
Datos de la Web (Redes sociales, logs de navegación).
Archivos de texto, hojas de cálculo y sensores IoT.
La definición de la UNAM destaca que la minería de datos va más allá de “extraer datos”: es un proceso no trivial que busca patrones válidos (que realmente representan información), novedosos (que aportan algo nuevo), potencialmente útiles (que pueden apoyar decisiones o predicciones) y comprensibles (que se puedan interpretar). Esto implica trabajar con grandes volúmenes de información y transformar datos dispersos en hallazgos con significado.
En la práctica, la minería de datos emplea algoritmos matemáticos y estadísticos para descubrir relaciones, clasificar, predecir o segmentar información. Así, el objetivo final es extraer conocimiento
El IPN señala que sus raíces se encuentran en la convergencia de tres disciplinas:
Estadística clásica: Para el análisis de varianza y regresión.
Inteligencia Artificial: Especialmente el aprendizaje automático (Machine Learning).
Sistemas de Bases de Datos: La necesidad de gestionar el crecimiento explosivo de información digital en los años 90.
Seres Herramientas para visualizar resultados (Arquitectura)
¿Cómo son aplicados los métodos científicos en el data mining?
Tableau: Líder en la creación de cuadros de mando interactivos.
Hipótesis: Se define el problema de negocio.
Experimentación: Se aplican algoritmos (clasificación, redes neuronales, etc.).
Power BI: Ideal para integración con ecosistemas de negocios.
RStudio (Librería Ggplot2): Herramienta técnica preferida en economía para visualizaciones estadísticas de alta precisión.
Validación: Se evalúan los patrones encontrados para asegurar que no sean meras coincidencias estadísticas.
Comparativos arquitecturas
Bodega aurrera
Cecoban (cámara de compensación)
Cierre
Preguntas de reflexión: ¿Cómo te sentiste? Me sentí motivado al ver cómo la teoría económica se encuentra con la analítica moderna para resolver problemas reales. • ¿Qué te parecieron los estándares? Los estándares (como el servidor de depósito y el motor de minería) son fundamentales para evitar el desorden y garantizar que los resultados sean confiables. • ¿Enriqueció tus perspectivas? Definitivamente. El cuadro comparativo me permitió entender que la minería de datos no es una "receta única", sino que se adapta según el origen de los datos (sociales vs. corporativos).
escribe un título genial
Con las plantillas de Genially podrás incluir recursos visuales para dejar a tu audiencia con la boca abierta. También destacar alguna frase o dato concreto que se quede grabado a fuego en la memoria de tu público e incluso embeber contenido externo que sorprenda: vídeos, fotos, audios... ¡Lo que tú quieras!
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Hugo Mauricio
Created on May 26, 2026
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Universidad Virtual del Estado de Guanajuato
// Data mining
¿Cuáles son las fuentes que pueden ser integradas?
¿Qué es el data mining?
¿Cuáles son los orígenes del data mining?
DISEÑO
Bases de datos relacionales (SQL). Data Warehouses (Almacenes de datos). Datos de la Web (Redes sociales, logs de navegación). Archivos de texto, hojas de cálculo y sensores IoT.
La definición de la UNAM destaca que la minería de datos va más allá de “extraer datos”: es un proceso no trivial que busca patrones válidos (que realmente representan información), novedosos (que aportan algo nuevo), potencialmente útiles (que pueden apoyar decisiones o predicciones) y comprensibles (que se puedan interpretar). Esto implica trabajar con grandes volúmenes de información y transformar datos dispersos en hallazgos con significado. En la práctica, la minería de datos emplea algoritmos matemáticos y estadísticos para descubrir relaciones, clasificar, predecir o segmentar información. Así, el objetivo final es extraer conocimiento
El IPN señala que sus raíces se encuentran en la convergencia de tres disciplinas: Estadística clásica: Para el análisis de varianza y regresión. Inteligencia Artificial: Especialmente el aprendizaje automático (Machine Learning). Sistemas de Bases de Datos: La necesidad de gestionar el crecimiento explosivo de información digital en los años 90.
Seres Herramientas para visualizar resultados (Arquitectura)
¿Cómo son aplicados los métodos científicos en el data mining?
Tableau: Líder en la creación de cuadros de mando interactivos.
Hipótesis: Se define el problema de negocio.
Experimentación: Se aplican algoritmos (clasificación, redes neuronales, etc.).
Power BI: Ideal para integración con ecosistemas de negocios.
RStudio (Librería Ggplot2): Herramienta técnica preferida en economía para visualizaciones estadísticas de alta precisión.
Validación: Se evalúan los patrones encontrados para asegurar que no sean meras coincidencias estadísticas.
Comparativos arquitecturas
Bodega aurrera
Cecoban (cámara de compensación)
Cierre
Preguntas de reflexión: ¿Cómo te sentiste? Me sentí motivado al ver cómo la teoría económica se encuentra con la analítica moderna para resolver problemas reales. • ¿Qué te parecieron los estándares? Los estándares (como el servidor de depósito y el motor de minería) son fundamentales para evitar el desorden y garantizar que los resultados sean confiables. • ¿Enriqueció tus perspectivas? Definitivamente. El cuadro comparativo me permitió entender que la minería de datos no es una "receta única", sino que se adapta según el origen de los datos (sociales vs. corporativos).
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