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TEMA: Data Maining y la Ingeniería Industrial |
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Mayo/15/2001 1:42 PM |
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Gustavo Heredia.
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gustavher@yupi.com |
Mayo/15/2001 1:42 PM |
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Durante su vida, todas las organizaciones generan una gran cantidad de datos como resultado directo de sus operaciones. Ejemplos de ellos son los inventarios, archivos de clientes, registros de
facturación, reclamos, garantías, estadísticas, etc. Esta acumulación de datos representa un capital enorme: Para una empresa, contiene el comportamiento de sus clientes, que compran, como pagan, etc.; para un hospital, la frecuencia de síntomas, que se suministra a los pacientes, como reaccionan ellos, etc.; para una compaña de seguros la frecuencia de accidentes, cuando se provocan, etc. Sin embargo, a pesar de la riqueza de estos datos, frecuentemente no son aprovechados porque la información implícita en ellos no es fácil de descubrir. Para tomar ventajas y competir eficazmente, es muy importante determinar y utilizar la información estratégica que se oculta en estos datos. El Data Maining comprende el proceso de extraer información nueva de grandes bases de datos, validarla y hacerla comprensible para ser usada: permitir conocer el comportamiento analizado y tomar decisiones. La información obtenida puede ser usada para una predicción, obtener un modelo de clasificación e identificar relaciones entre distintos archivos. El Data maning consiste en la aplicación de un gran número de operaciones, cada una apoyada en una variedad de técnicas como la reglas de inducción, redes neurales, descubrimiento de asociaciones, etc. Existen una gran cantidad de aplicaciones tales como el análisis de mercado, análisis financiero, detección de fraudes, etc. El proceso de data mining, puede dividirse en tres tres etapas: Las distintas fuentes de datos deben integrarse de forma que estén representados todos los componentes de la organización. Esta visión de conjunto enriquece notablemente los resultados, en lugar de analizar información de un departamento o un sector específico. Frecuentemente es necesario aumentar las bases con datos externos / comprados. Ejecutar el proceso de análisis de las bases de información. Transformar las conclusiones obtenidas en reglas comprensibles y que posibiliten la toma de decisiones.. |
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Ultima modificación: Viernes 18 de Mayo de 2001 01:12:57 AM
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