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Clase No. 1 

¿Qué es la Minería de Datos y por qué emplearla?
Las personas han analizado data en computadoras desde que las primeras computadoras surgieron y sin ellas en siglos anteriores. A lo largo de los años, la minería de datos se ha conocidos por muchos nombres tales como descubrimiento de conocimiento, inteligencia comercial, modelado predictivo, análisis predictivo y muchos más. La definición que usaremos es la de Linoff, G. y Berry, M:

La minería de datos es un proceso de negocios en donde se explorar grandes cantidades de data para descubrir patrones y reglas significativas.

El proceso de minería de datos interactúa con otros procesos dentro de una compañía. Debemos estar claros que un proceso no necesariamente tiene que tener un principio y un final, puede ser constante como en este caso. En la minería se inicia con data, luego a través del análisis se provoca una acción que crea otra data que estimula más minería de datos.

Aquellas corporaciones que desean sobresalir utilizan su data para mejorar su negocio por lo que se han gran importancia a la minería de datos. Sus estrategias de negocios incluyen la recopilación de data, análisis de data para beneficios a largo plazo y actúan en base a los resultados.

¿Por qué estudiar Minería de Datos?
Desde los años 90s la minería de datos ha crecido drásticamente. Esto se debe principalmente a la convergencia de varios factores:


  • El aumento en la generación de data
  • La data está siendo almacenada
  •  La accesibilidad a computadoras
  •  Un fuerte interés en la administración de la relación con los clientes
  •  El desarrollo de software comerciales para minería de datos

La combinación de estos factores convierte a la minería de datos la base de las estrategias de negocios. En todas las industrias las compañías están descubriendo que tienen información – información de subscritores, visitantes de la web, patrones de pago, patrones de llamadas, amigos y vecinos. Cada vez más las corporaciones se vuelcan al análisis de data para incrementar el apalancamiento de su información.



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