2. INTRODUCCIÓN
En la presentación se darán ejemplos de la aplicación de
la Minería de Datos en diversas áreas. Así también
ejemplos de aplicaciones exitosas de la Minería de Datos
de algunas empresas.
Lo anterior con el objetivo de incentivar al estudiante para
seguir estudiando la Minería de Datos para tener un
panorama mas amplio de la materia.
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4. ALGUNAS APLICACIONES 1/2
1. Optimización de campañas de marketing sobre varios productos y canales.
2. Identificación de estudiantes en riesgo en colegios.
3. Detección de Riesgo de fraude en reclamación de seguros de automóviles.
4. Análisis de delitos y comportamientos violentos, con grabaciones de actividad en
Internet y teléfono por la Policía para detectar amenazas criminales.
5. Administración de Categorías en Hipermercados: encontrar la mejor localización
para productos en los lineales.
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5. ALGUNAS APLICACIONES 2/2
6. Clasificación correcta de tumores cerebrales en niños.
7. Optimización de contratación de personal en empresas
8. Predicción e identificación de la conducta y gasto de un consumidor durante un
período de tiempo tras el cual deja de comprar en una cadena.
9. Detección de anomalías en el comportamiento online de usuarios para predecir
futuros delitos electrónicos. Complementado con el análisis de conductas en
redes sociales.
10. Predecir con cierta probabilidad un espacio temporal en el que podría
producirse un paro cardíaco en aquellos sujetos con enfermedad del corazón.
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6. FBI
A principios del 2002 el FBI
anuncio que unirá todas las
bases de datos mediante el
numero de la seguridad social y
permitirá saber si una persona
usa si ha sido arrestada y
cuantas veces, el barrio donde
vive etc.
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7. DETECCION DE FRAUDES EN
LAS TARJETAS DE CREDITO
Falcon Fraud Manager es un sistema
inteligente que examina transacciones,
propietarios de tarjetas y datos financieros
para intentar detectar y obtener el numero
de fraudes.
Dicho sistema Falcon ha permitido ahorrar
mas de seiscientos millones de dólares al
año y proteger aproximadamente mas de
cuatrocientos cincuenta millones de
pagos con tarjeta en todo el mundo,
aproximadamente el 65% de todas las
transacciones con tarjeta de crédito.
"
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9. A.C MILAN
El sistema creado por Computer
Associates International, es
alimentado por datos de cada jugador,
relacionados con su rendimiento,
alimentación y respuesta a estímulos
externos que se obtienen y analizan
cada quince días.
Todas estas registros alimentan la
base de datos.
"
" El objetivo es encontrar lesiones en
los jugadores que se pretenden
comprar.
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10. NBA
Los equipos de NBA también utilizan
aplicaciones inteligentes para apoyar
a su cuerpo de entrenadores. El
advanced Scout es un software
desarrollado por IBM para detectar
patrones estadísticas y eventos
extraños. El software utiliza registros
guardados de cada evento en cada
juego. El objetivo es ayudar a los
entrenadores a aislar eventos que
no detectan cuando observan el
juego en vivo o en película.
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11. CONCLUSION
La Minería de Datos se presenta como una tecnología emergente,
con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro
entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra
grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas
oportunidades de comercio. Además, no hay duda de que trabajar
con técnicas de la minería de datos implica cuidar una infinidad de
detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones".
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12. “Si buscas resultados distintos, no hagas siempre lo mismo”
Albert Einstein
Jorge Loya
Irving Canales
Giovanni Najera
Carlos Ibarra
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