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Data Mining: Información oculta y predecible (página 2)



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  • Análisis discriminante: permite la clasificación de individuos en grupos que previamente se han establecido, permite encontrar la regla de clasificación de los elementos de estos grupos, y por tanto una mejor identificación de cuáles son las variables que definan la pertenencia al grupo.

  • Series de tiempo: permite el estudio de la evolución de una variable a través del tiempo para poder realizar predicciones, a partir de ese conocimiento y bajo el supuesto de que no van a producirse cambios estructurales.

  • De la Informática

    De la informática toma las siguientes técnicas:

    • Algoritmos genéticos: Son métodos numéricos de optimización, en los que aquella variable o variables que se pretenden optimizar junto con las variables de estudio constituyen un segmento de información. Aquellas configuraciones de las variables de análisis que obtengan mejores valores para la variable de respuesta, corresponderán a segmentos con mayor capacidad reproductiva. A través de la reproducción, los mejores segmentos perduran y su proporción crece de generación en generación. Se puede además introducir elementos aleatorios para la modificación de las variables (mutaciones). Al cabo de cierto número de iteraciones, la población estará constituida por buenas soluciones al problema de optimización, pues las malas soluciones han ido descartándose, iteración tras iteración.

    • Inteligencia Artificial: Mediante un sistema informático que simula un sistema inteligente, se procede al análisis de los datos disponibles. Entre los sistemas de Inteligencia Artificial se encuadrarían los Sistemas Expertos y las Redes Neuronales.

    • Sistemas Expertos: Son sistemas que han sido creados a partir de reglas prácticas extraídas del conocimiento de expertos. Principalmente a base de inferencias o de causa-efecto.

    • Sistemas Inteligentes: Son similares a los sistemas expertos, pero con mayor ventaja ante nuevas situaciones desconocidas para el experto.

    • Redes neuronales: Genéricamente, son métodos de proceso numérico en paralelo, en el que las variables interactúan mediante transformaciones lineales o no lineales, hasta obtener unas salidas. Estas salidas se contrastan con los que tenían que haber salido, basándose en unos datos de prueba, dando lugar a un proceso de retroalimentación mediante el cual la red se reconfigura, hasta obtener un modelo adecuado.

    Conclusiones

    Un Sistema Data Mining nos permite analizar factores de influencia en determinados procesos, predecir o estimar variables o comportamientos futuros, segmentar o agrupar ítems similares, además de obtener secuencias de eventos que provocan comportamientos específicos.

    La llegada del Data Mining se considera como la última etapa de la introducción de métodos cuantitativos, científicos en el mundo del comercio, industria y negocios. Desde ahora, todos los no-estadísticos -es decir el 99,5% de nosotros pueden construir modelos exactos de algunas de sus actividades, para estudiarlas mejor, comprenderlas y mejorarlas.

    Dentro de sus funciones tenemos:

    • Parametrizar la alimentación de la base de datos por parte de los operadores y usuarios para garantizar su confiabilidad.

    • Alimentar directamente la base de datos con aquella data o información que escape del dominio del usuario u operador para asegurar su representatividad y utilidad para fines de análisis y mercadeo.

    • Coordinar el diseño de programas o aplicaciones con el área de Informática para preservar la compatibilidad de los sistemas y facilitar el uso de la base de datos.

    • Depurar continuamente la base de datos para garantizar su confiabilidad.

    • Respaldar todo registro para asegurar la preservación de la data.

    • Concientizar al usuario sobre los usos y la utilidad de la base de datos para propiciar su máximo aprovechamiento, por él más amplio universo de gerentes, unidades y ejecutivos, para fines de mercadeo.

    • Brindar apoyo técnico al usuario, operador e Informática respecto al manejo y mantenimiento de la base de datos para evitar inconsistencias y contaminación de la data.

    • Analizar la data e información que emana periódicamente de la base de datos, "first hand", cruzándola con aquella que generen los estudios de mercados, para conformar alertas e informes oportunos.

    • Elaborar los Informes o reportes que sean acordados por la gerencia de mercadeo, o aquellos que le sean solicitados, de acuerdo al calendario aprobado, con el propósito de informar a las gerencias oportunamente y documentar el plan operativo anual.

    • Distribuir los reportes a los usuarios de acuerdo a las necesidades, usos y fines de cada uno.

     

     

     

    Autor:

    Antut, Gregorio

    Camacho, María

    Haranki, Jorge

    Lomelli, Almarys

    Medina, Neyla

    Pérez, Maolys

    (Grupo 4

    REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

    UNIVERSIDAD EXPERIEMENTAL POLITÉCNICA

    "ANTONIO JOSÉ DE SUCRE"

    VICE-RECTORADO PUERTO ORDAZ

    DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

    SISTEMAS DE INFORMACIÓN

    Profesor:

    MSc. Ing. Iván J. Turmero Astros

    CIUDAD GUAYANA, MARZO DE 2010

    Enviado por:

    Iván José Turmero Astros

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