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Algoritmos de minería

Algoritmos de minería de datos son herramientas que ayudan en las relaciones desenterrando útiles y patrones de cualquier enorme conjunto de datos. En este artículo, tengo la intención de ofrecerle una visión básica de lo que la minería de datos es y cómo ayuda a analizar datos y extraer conocimiento de ella.

¿Qué es Data Mining?

La minería de datos término ha sido acuñado con mucha sabiduría, y el nombre en sí no necesita explicación del concepto, si nos fijamos más en la analogía de la minería. La minería del mundo real está cavando a través de toneladas de tierra y escombros, para encontrar los minerales útiles de la tierra. Del mismo modo, la minería de datos está cavando o extracción de información útil y patrones predictivos de un flujo de datos. Ya se trate de cualquier negocio o actividad humana, para planificar una estrategia ganadora, hay que analizar los datos en bruto disponibles. La mayoría de las empresas hacer frente a enormes cantidades de datos de la encuesta de clientes o datos relacionados con el rendimiento de la empresa. Para sobrevivir en el mundo empresarial competitivo de hoy, se necesita un conocimiento especializado que puede ayudarle a subir con las estrategias comerciales adecuadas adaptadas a las necesidades del cliente. Los programas de software basado en algoritmos de minería de datos se pueden identificar patrones dentro de los grupos de datos muy grandes y extraer las interrelaciones entre las diferentes categorías de datos. Esto puede ayudar a predecir futuros patrones de tendencias del mercado y dar a una compañía una ventaja sobre sus competidores. Los datos del mercado de valores se extrae de los patrones predictivos que pueden ayudar en las predicciones futuras. El motor de búsqueda de Google utiliza un tipo de algoritmos inteligentes de minería de datos para seleccionar las páginas web más relevantes de los millones disponibles en Internet.

Cuando se trata de proyectos de investigación científica, el análisis de datos experimentales, es importante validar las hipótesis científicas, para lo cual se han diseñado experimentos. Un ejemplo de un esfuerzo científico que se encuentra el uso de algoritmos de minería de datos ampliamente es del CERN ‘Gran Colisionador de Hadrones’ de la máquina, lo que generó gigabytes de datos cada día. El análisis de los datos es automatizada por medio ingeniosamente diseñados los algoritmos de minería de datos. Las aplicaciones de algoritmos de minería de datos son universales, ya que los datos abundan en todas partes.

Tipos de algoritmos de minería de datos

Así como a los minerales de las minas, hay que utilizar las herramientas adecuadas que pueden penetrar la tierra y el acceso a los minerales, se necesita un algoritmo diseñado de manera inteligente la minería de datos que se adapte al tipo de datos se está tratando. Los datos pueden ser de varios tipos, como numérica, alfabética, hecho de la base y una compleja amalgama de todas ellas. Hay una variedad de programas de software basado en diversas técnicas de minería de datos, que se puede elegir. Hay diversos enfoques de ordenación de datos y la minería que para la extracción de interrelaciones. Estos son los dos tipos principales de algoritmos de minería de datos.

Clásica Algoritmos de minería

La primera clase de algoritmos de minería de datos son los que utilizan técnicas estadísticas y llano sentido común para analizar los datos. Un método primario es la regresión. En este método, los datos dados y se traza una curva matemática que se ajusta a los datos que se encuentran. Por consiguiente, la ecuación de la curva se utiliza para predecir el curso futuro de flujo de datos. Regresión está modelado de datos mediante el uso de un ecuaciones matemáticas y hay varios tipos de técnicas de regresión utilizados en la extracción de datos.

Aparte de la regresión, dos de las más antiguas de los algoritmos clásicos de minería de datos son “Clustering” y “vecino más cercano ‘. Ellos son bastante similares en principio. Algoritmos de minería de datos basados ​​en la agrupación utiliza el principio de agrupar las cosas juntos, como en grupos de datos uniformes. Es como un esquema de taxonomía, en principio. El algoritmo de “vecino más cercano” puede predecir el curso futuro de datos mediante la comparación con los datos anteriores, que es lo más parecido a él. Predicción se realiza sobre la base de la idea de que, lo que ocurre con la vecina más cercana de una secuencia de datos, podría suceder de nuevo con el nuevo flujo de datos.

Algoritmos de minería de datos modernos

Modernos algoritmos de minería de datos se basan principalmente en el concepto de los árboles de decisión. Es decir, los datos se ordenan sobre la base de las preguntas que se tamizan en un marco lógico. Los algoritmos se basan en la idea de capturar la mayoría de los tipos de datos utilizando un marco de árbol de decisión complejo. Se trata de una red de lógica que captura cada pequeña pieza de información. Se permite un flujo de datos para predecir a partir de marco dado. Hay muchos tipos de algoritmos de minería de datos que son una modificación de esta idea central.

Espero que este artículo te ha dado una idea aproximada de lo que los algoritmos de minería de datos puede hacer por usted. Aunque, no proporcionan una explotación minera de datos completa de algoritmos lista de los tipos mencionados aquí son representativos de la mayoría. Seleccione un software basado en un algoritmo que mejor se adapte a su área de actividad, según el tipo de datos que usted necesita para manejar. Muchos de los programas comerciales de software de bases de datos cuentan con las herramientas incorporadas de minería de datos, que se pueden utilizar para el conocimiento de minería de datos!