Revista de ingeniería informática y tecnología de la información

Técnicas de minería de datos para el análisis de datos de procesos

Tom Zimmer

La minería de datos es el método de encontrar anomalías, patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos para predecir efectos futuros. Esto se logra combinando datos de disciplinas entrelazadas, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Siga leyendo para obtener más información sobre los usos de la minería de datos en el mundo real, las diferencias cruciales entre la minería de datos y otras funciones de datos relacionadas y las herramientas y estrategias de minería de datos. Por ejemplo, la previsión meteorológica se basa en métodos de minería de datos. La previsión meteorológica analiza grandes cantidades de datos históricos para comprender patrones y predecir condiciones climáticas futuras en función de la época del año, el clima y otras variables. Esta investigación da como resultado algoritmos o modelos que adquieren y analizan datos para predecir resultados con mayor precisión. Los datos se recopilan, organizan y cargan en un almacén de datos. Los datos se almacenan y gestionan en servidores internos o en la nube de datos. Los analistas de negocios y los científicos de datos examinarán las propiedades brutas o superficiales de los datos y luego realizarán un análisis más detallado desde la perspectiva de una declaración de problema según lo definido por la empresa. Esto se abordará mediante la formación en consultas, informes y visualización. Una vez que se muestran los recursos de datos disponibles, se deben limpiar, construir y formatear en la forma deseada. Este nivel también puede implicar una exploración de datos más profunda, basada en los conocimientos descubiertos en el nivel anterior.