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Minería de Datos: Conceptos y Tendencias
Author/s | Riquelme Santos, José Cristóbal
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Ruiz, Roberto Gilbert, Karina |
Department | Universidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Date | 2006 |
Published in |
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Abstract | Hoy en día, la minería de datos (MD) está consiguiendo cada vez más captar la atención de las empresas. Todavía es
infrecuente oír frases como “deberíamos segmentar a nuestros clientes utilizando herramientas de MD”, “la ... Hoy en día, la minería de datos (MD) está consiguiendo cada vez más captar la atención de las empresas. Todavía es infrecuente oír frases como “deberíamos segmentar a nuestros clientes utilizando herramientas de MD”, “la MD incrementará la satisfacción del cliente”, o “la competencia está utilizando MD para ganar cuota de mercado”. Sin embargo, todo apunta a que más temprano que tarde la minería de datos será usada por la sociedad, al menos con el mismo peso que actualmente tiene la Estadística. Así que ¿qué es la minería de datos y qué beneficios aporta? ¿Cómo puede influir esta tecnología en la resolución de los problemas diarios de las empresas y la sociedad en general? ¿Qué tecnologías están detrás de la minería de datos? ¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto típico de minería de datos? En este artículo, se intentarán aclarar estas cuestiones mediante una introducción a la minería de datos: definición, ejemplificar problemas que se pueden resolver con minería de datos, las tareas de la minería de datos, técnicas usadas y finalmente retos y tendencias en minería de datos. |
Citation | Riquelme Santos, J.C., Ruíz, R. y Gilbert, K. (2006). Minería de Datos: Conceptos y Tendencias. Inteligencia Artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 10 (29), 11-18. |
Files | Size | Format | View | Description |
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Minería de datos.pdf | 254.2Kb | ![]() | View/ | |