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El modelo CRISP-DM de minería de datos

Dataprix — Fri, 07 Sep 2007 00:21:33 +0200

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 link
Metodologia CRISP-DM 1.0

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

Herramientas de Data Mining

carlos — Mon, 30 Apr 2007 22:05:20 +0200

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
Descripción: Herramienta concebida para efectuar análisis de alto nivel, detección de desviaciones y análisis interactivo sobre múltiples fuentes, tanto transaccionales (SQL Server, Oracle, DB2, etc) como multidimensionales (Hyperion Essbase, SAP BW, MS Analysis Services y Oracle Express).

Empresa: Oracle
Producto: Oracle 9i Data Mining
Descripción: Función de Oracle 9i Enterprise Edition que permite diseñar aplicaciones de BI que más tarde realizan funciones de «minería» en las bases de datos corporativas para descubrir nueva información e integrarla con las aplicaciones de negocio.

Empresa: SAS
Producto: SAS Enterprise Miner
Descripción: Solución de minería de datos que permite incorporar patrones inteligentes a los procesos de marketing, tanto operativos como estratégicos.

Producto: SAS Text Miner
Descripción: Solución que permite la extracción de patrones de conocimiento comunes desde una gran variedad de documentos de texto, incluyendo informes de llamadas comerciales, expedientes médicos y comunicaciones de clientes vía correo electrónico.

Empresa: SPSS
Producto: Clementine
Descripción: Sistema integrado de minería de datos que permite encontrar patrones en la información para facilitar la toma de decisiones a los usuarios. Funciona sobre todas las plataformas hardware y sistemas operativos, incluyendo Unix, VMS y Windows NT.

Empresa: Teradata
Producto: Teradata Warehouse Miner
Descripción: Solución que facilita la construcción de modelos analíticos directamente sobre la base de datos, eliminando así la necesidad de extraer muestras a sistemas del exterior. Además permite analizar datos sin cambiarlos de sitio y es capaz de visualizar la información para representar regresiones lineales o logísticas.

La minería de datos vista como una tortura

carlos — Fri, 09 Mar 2007 00:25:46 +0100

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

Para tener una visión más gráfica sobre este contenido, se puede consultar la presentación Data mining: Torturando los datos hasta que confiesen, realizada por el mismo autor.

En qué consiste el data cleansing

carlos — Tue, 18 Jul 2006 15:33:34 +0200

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).