Mineria De Datos

La Minería de Datos

La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.

Es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

Técnicas:

- Regresión lineal: es la más utilizada para formar relaciones entre datos, es rápida y eficaz pero insuficiente en espacios dimensionales.

- Arboles de decisión: es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial, dad una base de datos se constituyen estos diagramas de construcción lógicas.

- Modelos estadísticos: se emplea en todos los diseños experimentales y en la regresión para indicar los diferentes factores que modifican la variable de respuesta.

- Reglas de asociación: se utiliza descubrir hechos que ocurren en común dentro de un determinado conjunto de datos.

Casos de Éxito:

- OCCMundial.com.

Para conectar mejor a los solicitantes con las oportunidades, la compañía lanzó un sistema de recomendaciones llamado OCCMatch, un algoritmo que utiliza la minería de datos y otros modelos para coincidir las aperturas de empleo con los currículos de los candidatos con base en parámetros tales como la ubicación, los requisitos del empleo, las habilidades y el nivel académico. En los primeros tres meses después del lanzamiento, el sistema de recomendaciones OCCMatch ayudó a 45,000 usuarios, al coincidir currículos con oportunidades de empleo más de 10,000 veces diariamente.

- Aduanas.

A nivel de aduanas también se está utilizando la minería de datos para identificar patrones de riesgo sospechosos, en muchos casos más complicados que los que un experto humano podría detectar, para identificar el fraude aduanero, por ejemplo, en América Latina, la Aduana del Perú (Superintendencia de Administración Tributaria, SUNAT) es la primera administración aduanera que ha utilizado con éxito la minería dedatos para luchar contra el fraude aduanero logrando una mejor detección de lasubvaloración de mercancías incrementando hasta

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