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7/23/2019 01.Minera de Datos - Introduccin (1)
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Anlisis de AlgoritmosUnidad 3: Minera de Datos -
Introduccin
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Temario
Qu es minera de datos? Quin usa minera de datos? Por qu de la
minera de datos? Ciclo virtuoso de la minera de datos Resumen de
principales tcnicas de
minera de datos
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Definicin de minera de datos
Minera de datos es la exploracin yanlisis de grandes cantidades
de
datos con el o!eto de encontrarpatrones y reglas
signi"icativas#conocimiento$
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Metas de la minera de datos
Permitir a una organi%acin M&'(R)R***** a travs de un
me!or
C(+(C,M,&+-( de ******* Me!orar la venta!a competitiva
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La minera de datos es un campo
multidisciplinario
Minera de datos
InteligenciaArtifcial(MachineLearning)
Estadstica
Bases deDatos
(VLDB)
Grafcacin yis!ali"acin
#iencias dela in$or%acin
&trasdisci'linas
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La minera de datos es un subconunto
de la inteligencia de negocios
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Minera de datos
Proceso de utili%ar datos .crudos/ para in"eririmportantes
relaciones entre ellos Coleccin de tcnicas poderosas para
anali%ar grandes vol0menes de datos
+o existe un solo en"oque para minera dedatos sino un con!unto
de tcnicas que sepueden utili%ar de manera independiente oen
cominacin
&xiste una relacin con la estadstica1aunque "recuentemente
se separan lastcnicas que no estn asadas en mtodosestadsticos
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Tipos de aplicaciones de la minera
de datos
)plicaciones o prolemas de minerade datos pueden clasi"icarse en
lassiguientes categoras
Clasi"icacin &stimacin Pronstico
)sociacin)grupacin o segmentacin
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!lasificacin
&xaminar las caractersticas de unnuevo o!eto y asignarle una
clase ocategora de acuerdo a un con!unto de
tales o!etos previamente de"inido &!emplos2
Clasi"icar aplicaciones a crdito como a!o1
medio y alto riesgo 3etectar reclamos "raudulentos de
seguros
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"stimacin
Relacionado con clasi"icacin Mientras clasi"icacin asigna un
valor
discreto1 estimacin produce un valor
continuo &!emplos2
&stimar el precio de una vivienda
&stimar el ingreso total de una "amilia
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#ronstico
Predecir un valor "uturo con ase avalores pasados
&!emplos2 Predecir cunto e"ectivo requerir un
ca!ero automtico en un "in de semana
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Asociacin
3eterminar cosas u o!etos que van!untos
&!emplo2 3eterminar que productos se adquieren
con!untamente en un supermercado
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Agrupacin o segmentacin
3ividir una polacin en un n0mero degrupos ms 4omogneos
+o depende de clases pre5de"inidas adi"erencia de
clasi"icacin
&!emplo2 3ividir la ase de clientes de acuerdo con
los 4itos de consumo
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Usos de la minera de datos
)dministracin de la relacin con losclientes2 ,denti"icar nuevos
clientes potenciales para
aumentar ventas)mpliar la ase de cliente con la mnima
inversin por parte de la empresa Retener clientes existentes
evitando que
se vayan a la competencia #.attrition/$ 6ender ms a clientes
existentes #.ventas
cru%adas/$
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Usos de la minera de datos
3eteccin de "raudes en el uso detar!etas de crdito 3eterminar
patrones que puedan estar
relacionados con lavado de dinero 3eterminar el precio de una
casa con
ase en sus caractersticas y el precio
de otras casas vendidas
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"ercicio en grupos
&quipos2 7 personas mximo (!etivos2
,denti"icar situaciones concretas parautili%ar la minera de
datos #89 minutos$
Reportar a la clase veralmente #7minutos$ :as situaciones
identi"icadas
-ipo de aplicacin o prolema de minera dedatos relacionado :os
ene"icios esperados de aplicar la minera
de datos
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Usos de la minera de datos
;sos de la minera de datos se 4anampliado con el comercio
electrnico
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$ecomendaciones
Di ibilid d d d t d
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Disponibilidad de datos de
transacciones
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%#or &u' de la minera de datos(
3atos se encuentran disponiles Poder computacional es cada
ve%
menos costoso
:as presiones competitivas sonenormes
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!iclo )irtuoso de la minera de datos
# i i l t' i d i d
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#rincipales t'cnicas de minera de
datos
)nlisis de canasta de supermercado > vecinos ms cercanos
3eteccin de grupos )nlisis de encadenamiento roles de decisin Redes
neuronales arti"iciales )lgoritmos genticos
$ t' i d i d
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
)nlisis de canasta de supermercado)grupar o!etos que aparecen
!untos &!emplos2
Pa@ales y cerve%as
$ t' i d i d
http://web.onetel.net.uk/~hibou/Beer%20and%20Nappies.htmlhttp://web.onetel.net.uk/~hibou/Beer%20and%20Nappies.html
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
> vecinos ms cercanos 3eterminar los > vecinos ms cercanos
en
instancias conocidos con el o!eto de
clasi"icar o 4acer una prediccin sore unainstancia desconocida
&!emplo2 3ado un reclamo para un seguro
determinar asado en reclamos similares
#vecinos$ si se dee pagar o investigar
$ t' i d i d
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
3eteccin de grupos &ncontrar o!etos similares entre s
&!emplos2 tipi"icar clases de clientes
$ t' i d i d
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
)nlisis de encadenamiento &ncuentra relaciones entre o!etos
de
acuerdo con patrones Relacionado con la teora de gra"os
&!emplos2
Relaciones entre individuos asados enllamadas tele"nicas
Relaciones entre casos criminales de acuerdocon sus
caractersticas
$esumen t'cnicas de minera de
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
roles de decisin 3ividir o!etos en grupos asociando reglas
para la asignacin de los o!etos en su
correspondiente grupo &!emplos2 determinar el sexo o grupo
de
edad de una persona en "uncin a una
serie de preguntas contestadas
$ t' i d i d
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
Redes neuronales arti"iciales Ms com0n de las tcnicas y para
algunossinnimo de minera de datos
Modelos simples de interconexiones
neuronales en el cerero que aprenden deun con!unto de
adiestramiento ygenerali%an patrones dentro de l con elo!eto de
clasi"icar1 estimar o predecir
&!emplo2 estimar el valor de una casatomando en cuenta el
precio pagado porcasas similares
$esumen t'cnicas de minera de
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
)lgoritmos genticos)plican la mecnica de la gentica y la
seleccin natural para encontrar un
con!unto de parmetros ptimos para una"uncin predictiva
;tili%ados para entrenar redes neuronales
arti"iciales
$esumen t'cnicas de minera de
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$esumen t'cnicas de minera de
datos
-cnicas mencionadas pueden utili%arse envarias aplicaciones o
prolemas de minerade datos &!emplo2 roles de decisin sirven
para detectar
grupos1 clasi"icar y predecir 6arias tcnicas pueden ser
utili%adas en una
misma aplicacin o prolema de minera dedatos &!emplo2 >
vecinos ms prximos1 roles de
decisin y redes neuronales arti"iciales puedenutili%arse para
clasi"icacin
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