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¿Qué es la minería de datos y qué no es la minería de datos?
¿Qué es la minería de datos y qué no es la minería de datos?

Video: ¿Qué es la minería de datos y qué no es la minería de datos?

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Video: ¿Qué es la minería de datos? - data mining 2024, Diciembre
Anonim

Procesamiento de datos se hace sin ninguna hipótesis preconcebida, de ahí la información que proviene de la datos es no para responder preguntas específicas de la organización. No minería de datos : El objetivo de Procesamiento de datos es la extracción de patrones y conocimientos de grandes cantidades de datos , no la extracción minería ) de datos sí mismo.

Precisamente, ¿qué son los datos en la minería de datos?

Procesamiento de datos . En palabras simples, procesamiento de datos se define como un proceso utilizado para extraer utilizables datos de un conjunto más grande de cualquier crudo datos . Implica analizar datos patrones en grandes lotes de datos utilizando uno o más software. Procesamiento de datos tiene aplicaciones en múltiples campos, como la ciencia y la investigación.

Además de lo anterior, ¿cómo se utiliza la minería de datos? Aquí está la lista de otras 14 áreas importantes donde la minería de datos se usa ampliamente:

  1. Future Healthcare. La minería de datos tiene un gran potencial para mejorar los sistemas de salud.
  2. Análisis de la canasta de mercado.
  3. Ingeniería de Manufactura.
  4. CRM.
  5. Detección de fraudes.
  6. Detección de intrusiones.
  7. Segmentación de clientes.
  8. Banca financiera.

Teniendo esto en cuenta, ¿qué es la minería de datos y su proceso?

Procesamiento de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes datos conjuntos que involucran métodos en la intersección del aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. Por lo general, esto implica el uso de técnicas de bases de datos como índices espaciales.

¿Cuáles son los tipos de datos en la minería de datos?

Tipos de datos

  • Bases de datos relacionales.
  • Almacenes de datos.
  • Bases de datos avanzadas y repositorios de información.
  • Bases de datos orientadas a objetos y relacionales a objetos.
  • Bases de datos transaccionales y espaciales.
  • Bases de datos heredadas y heterogéneas.
  • Base de datos multimedia y de streaming.
  • Bases de datos de texto.

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