Agregación

En estas diapositivas se presenta el caso de estudio de un banco que se plantea la necesidad de un mayor conocimiento de sus clientes para poder definir adecuadamente sus estrategias de negocio.
Gracias a la utilización de herramientas de Business Intelligence, en concreto de Data Warehouse y Data Mining, y a la definición de unos claros objetivos de negocio, este banco pudo analizar el comportamiento de sus clientes, segmentarlos, tomar decisiones estratégicas en función de este comportamiento, realizar predicciones y analizar los resultados de la aplicación de estas decisiones, valorando así el retorno de la inversión...

En el post de nuestro foro CRISP-DM Traducción al español Daniel Alejandro adjunta un documento con una traducción en castellano de la metodología de CRISP-DM para el desarrollo de modelos de minería de datos.

El contenido del mismo nos parece tan interesante para la comunidad que lo publicamos en forma de manual online para hacerlo más accesible a todos los miembros. Se puede consultar siguiendo el enlace
Metodologia CRISP-DM 1.0

Adjuntamos también el documento original en inglés a partir del cual Daniel ha realizado la traducción.

En la publicación electrónica MCData.ti se puede encontrar una clasificación bastante completa de diferentes herramientas relacionadas con el business intelligence y la gestión de datos.
Esta es la descripción que se realiza de las herramientas de Minería de datos

Empresa: Computer Associates
Producto: CleverPath Predictive Analysis Server
Descripción: Solución que puede analizar y extraer conocimiento crítico a partir de los datos, descubriendo los factores significativos, causas y cambios que influencian en el éxito del negocio. Posteriormente, los utiliza para aplicar inteligencia en tiempo real en las aplicaciones e-business para adaptar y ofrecer servicios personalizados a clients, proveedores, partners y empleados.

Empresa: MicroStrategy
Producto: MicroStrategy Desktop
Descripción: Software corporativo que ofrece funciones de consulta y generación de informes, análisis y workflow de soporte para la toma de decisiones. También incluye amplias capacidades de análisis online de los datos corporativos.

Empresa: MIS
Producto: MIS Delta Miner

En el artículo Data Mining: Torturando a los datos hasta que confiesen Luis Carlos Molina proporciona una visión muy clarificadora sobre la minería de datos, incluyendo interesantes ejemplos de aplicaciones de la misma.

Incluyo el resumen del artículo y el índice, extraídos de la misma publicación:

Resumen: El título de este artículo es una explicación informal de la actividad que realiza una tecnología denominada data mining (minería de datos). Lo que se pretende con esta tecnología es descubrir conocimiento oculto a partir de grandes volúmenes de datos. Desde la década pasada, debido a los grandes avances computacionales, se ha ido incorporando a las organizaciones para constituirse en un apoyo esencial al momento de tomar decisiones. Organizaciones tales como empresas, clubes profesionales deportivos, universidades y gobiernos, entre otros, hacen uso de esta tecnología como ayuda en la toma de sus decisiones. Algunos de estos ejemplos serán citados en el presente trabajo.

SUMARIO
1. Introducción
2. Data mining: conceptos e historia
3. Aplicaciones de uso
3.1. En el gobierno
3.2. En la empresa
3.3. En la universidad
3.4. En investigaciones espaciales
3.5. En los clubes deportivos
4. Extensiones del data mining
4.1. Web mining
4.2. Text mining
5. Conclusiones

En el artículo del archivo adjunto los autores realizan una exposición bastante completa sobre en qué consiste el data cleansing, o limpieza de datos, las principales maneras en que se suele abordar, e incluso qué técnicas utilizan las principales compañías comerciales que ofrecen este servicio. (Bueno, las que lo ofrecían el año 2000, pero las técnicas principales no han variado mucho desde entonces).