1. DATAWAREHOUSE
Datawarehouse
Minería de Datos
Fundamentos
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INGENIERÍA
DE SISTEMAS

2. DATAWAREHOUSE
Agenda
● Introducción.
● Data Mining.
● Fases de un Proyecto Data Mining.
● Arquitectura de un Data Mining.
● Funcionamiento del Data Mining.
● Tipos de problemas.
● Técnicas de Minería de Datos.
● Almacenes de datos.
● Ventajas de Almacenes de Datos.
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Introducción
● El desarrollo de varias tecnologías enfocadas
a aprovechar los datos que se encuentran
escondidos en estos grandes volúmenes de
información.
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Introducción
● Las BDR, DW, Data Mart (DM), OLAP y OLTP
obtienen conclusiones en base a consultas
deductivas, en tiempos cortos y enormes
volúmenes de información, imposibles en un
proceso manual.
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Introducción
● Debido al gran volumen de datos el análisis
de los datos ya no puede ser manual (ni
incluso facilitado por herramientas de
almacenes de datos y OLAP) sino que ha de
ser (semi-)automático.
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Introducción
● Se define el data mining partiendo de la
distinción entre datos, información y
conocimiento.
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Introducción
● La minería de datos se diferencia en que no
solo transforma y facilita el acceso a la
información para que el usuario la analice más
fácilmente.
● La minería de datos analiza los datos.
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Data Mining
● La Minería de Datos es un conjunto de
técnicas de análisis de datos que permiten:
– Extraer patrones, tendencias y regularidades
para describir y comprender mejor los datos.
– Extraer patrones y tendencias para predecir
comportamientos futuros.
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Data Mining
● Los patrones válidos son un conjunto de datos,
deben ser útiles para el proceso de
prospección de datos y comprensibles para el
usuario (KDD).
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Data Mining
● La prospección de datos ( data mining ) se
inscribe en un proceso más amplio como es el
del descubrimiento de conocimiento dentro
de grandes bases de datos (KDD o knowledge
discovery in databases ).
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Data Mining
● La minería de datos es sólo una etapa del
proceso de extracción de conocimiento a
partir de datos.
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Data Mining
● Este proceso consta de varias fases:
– Preparación de Datos (selección, limpieza, y
transformación), Minería de Datos,
Evaluación, Difusión y Uso de Modelos.
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Fases de un proyecto de Data Mining
● Los pasos a seguir son:
– Filtrado de datos:
● El formato de las fuentes de datos no es el
idóneo. No es posible aplicar minería de datos
en datos en bruto. Actividad de
Preprocesamietno
– Selección de Variables:
● La selección de características reduce el
tamaño de los datos eligiendo las variables
mas influyentes en el modelo de
conocimiento.
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Fases de un proyecto de Data Mining
● Los pasos a seguir son:
– Extracción del conocimiento:
● Mediante técnicas se obtiene un modelo de
conocimiento, que representa patrones de
comportamiento observados.
– Interpretación y evaluación:
● Se valida el resultado, comprobando las
conclusiones sean satisfactorias. Comprobar
los modelos obtenidos. Modificar los pasos
para los modelos si ninguno es satisfactorio.
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Arquitectura de Minería de Datos
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Funcionamiento del Data Mining
● El data mining trabaja en un nivel superior
buscando:
– patrones de conducta,
– agrupaciones,
– secuencias,
– tendencias o
– asociaciones de datos
● que puedan generar algún modelo que
permita entender mejor el dominio con el
objetivo de facilitar la toma de decisiones.
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Funcionamiento del Data Mining
● El data mining es reunir las ventajas de varias
áreas como:
● principalmente usando como materia prima las
bases de datos.
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Tipos de problemas
● Existe una variada tipología de problemas:
– Clasificación,
– Categorización,
– Estimación / regresión,
– Agrupamiento,
– Etc.
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Técnicas de Minería de Datos
● Entre las técnicas tenemos:
– Arboles de decisión.
– Regresión lineal.
– Redes neuronales artificiales.
– Técnicas bayesianas.
– Maquina de soporte vectorial.
– Reglas de asociación.
– Reglas de clasificación.
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Técnicas de Minería de Datos
● Modelo de agregación ( clustering ), si nos
proponemos encontrar similitudes y agrupar
modelos semejantes . Un ejemplo sería
localizar grupos de datos similares.
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Técnicas de Minería de Datos
● Árboles de decisión, tanto si nuestro objetivo
es clasificar objetos como si nos interesa
obtener conocimiento para poder hacer
predicciones.
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Técnicas de Minería de Datos
● Redes neuronales y las reglas de
clasificación, si nuestro objetivo es clasificar
objetos, estudiar las diferencias entre grupos,
sus características particulares.
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Técnicas de Minería de Datos
● Modelos predictivos clásicos de la
estadística, en el caso de que nuestro interés
sea obtener conocimiento a partir de los datos
que nos permita predecir acciones,
comportamientos, etc.
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Técnicas de Minería de Datos
● Modelos descriptivos como, las redes
bayesianas y, en menor grado, las reglas de
asociación, si nos proponemos encontrar y
expresar asociaciones significativas o
causales entre diversas variables, hacer
descripciones.
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Almacenes de datos
● ¿Es necesario tener almacenes de datos
para realizar minería de datos?
– Los almacenes de datos no son
imprescindibles para hacer extracción de
conocimiento a partir de datos.
● Se puede hacer minería de datos sobre un
simple fichero de datos.
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Ventajas de Almacenes de datos
● Las ventajas de almacén de datos se amortizan
sobradamente a medio y largo plazo cuando:
– tenemos grandes volúmenes de datos, o
– éstos aumentan con el tiempo, o
– provienen de fuentes heterogéneas o
– se van a combinar de maneras arbitrarias y
no predefinidas.
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Otras Minerías de Datos
● Existen otros …minings, como:
– TextMining
– WebMining.
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