¿Qué es Servicios de minería de datos?

descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es un campo emergente y está ganando cada vez más importancia en los negocios de hoy. El proceso de descubrimiento de conocimiento, sin embargo, se fija, que implica la comprensión de la empresa y de sus necesidades, la selección de datos, el procesamiento, la minería y la evaluación o interpretación, que no tiene ningún conjunto predefinido de reglas de ir sobre la solución de un problema. Entre los otros cursos, el proceso de minería de datos tiene gran importancia ya que la tarea implica la identificación de nuevos patrones que no han detectado antes de la pierna del conjunto de datos. Relativamente Este es un concepto amplio que implica la minería web, minería de texto, la minería en línea, etc.

Lo que la minería de datos es y lo que no lo es?

La minería de datos es el proceso de extracción de la información, que se ha recogido, analizado y preparado, desde el conjunto de datos e identificación de nuevos patrones de esa información. En esta coyuntura, también es importante entender lo que no es. El concepto es a menudo mal entendido para reunir el conocimiento, tratamiento, análisis e interpretación de derivación /inferencia. Si bien los procesos de tesis son absolutamente no la minería de datos, que son necesarios en gran medida para su implementación exitosa.

El 'primer movimiento Advantage

Uno de los principales objetivos del proceso de minería de datos es identificar un desconocido, o más bien Unexplored Ese segmento siempre había existido en el negocio o industria, pero fue pasar por alto. El proceso, cuando se hace meticulosamente Utilizando técnicas apropiadas, incluso podría dar paso a empresas segmentos de nicho que proporciona la ventaja del primer movimiento. En cualquier industria, el primer movimiento sería bolsa de los máximos beneficios y explotación de los recursos, además de establecer normas para los otros jugadores a seguir.

La colección de conocimientos en línea y la investigación es el concepto y las complicaciones que implica muchos, de gran alcance tanto, la externalización de los servicios de minería de datos a menudo resulta viable para las grandes empresas que no pueden dedicar tiempo para la tarea. La externalización de los servicios de minería de servicios web de minería de texto o ahorraría tiempo productivo de la organización Todo que de otra manera se gastaría en la investigación.

Los algoritmos de minería de datos y desafíos

Cada tarea de la siguiente manera "ciertos algoritmos de minería de datos El uso de métodos estadísticos, análisis de conglomerados o técnicas de árbol de decisión. Sin embargo, no existe una única Esa técnica universalmente aceptada puede ser adoptada para todos. Más bien, el proceso depende completamente de la naturaleza de la empresa, la industria y sus necesidades. Gala por lo tanto, los métodos apropiados tienen que ser elegidos Dependiendo de las operaciones comerciales.

Todo el proceso es un subconjunto del proceso de descubrimiento de conocimiento y como tal implica diferentes desafíos. Análisis y preparación del conjunto de datos es muy importante ya que el material bien investigado Podría ayudar a extraer sólo la información relevante útil para el negocio aún no identificado. Por lo tanto, el análisis del material y preparación o conjunto de datos Reunidos, que considera también los estándares industriales constantemente el proceso, consumiría más tiempo y trabajo. La inversión es otro reto importante en el proceso, ya que implica enorme costo en el despliegue de profesionales con conocimientos de dominio adecuado, más el conocimiento sobre aspectos estadísticos y tecnológicos.

La importancia de mantener una amplia base de datos llevado a la necesidad de la minería de datos que, en vuelta, camino pavimentado para los conceptos de nicho. Aunque el concepto tiene piernas presentes desde hace años, las empresas se enfrentan a cada vez mayor competencia sólo se han dado cuenta de su importancia en los últimos años. Además de ser pertinente, el conjunto de datos desde donde la información es en realidad extrae también tiene que ser suficiente es suficiente con el fin de extraer e identificar una nueva dimensión. Sin embargo, un enfoque estandarizado daría lugar a una mejor comprensión y aplicación de las pautas recientemente identificados Hotel  .;