algoritmos de mineria de datos usando sql server 2008

ALGORITMOS DE MD USANDO SQL SERVER 2008

• supervisados o predictivos: predicen el valor de un atributo de un conjunto de datos, conocidos otros atributos. A partir de datos cuya etiqueta se conoce se induce una relación entre dicha etiqueta y otra serie de atributos. Esas relaciones sirven para realizar la predicción de datos cuya etiqueta es desconocida.
• no supervisados o del descubrimiento del conocimiento: con estos algoritmos se descubren patrones y tendencias en los datos actuales. El descubrimiento de esa información sirve para llevar a cabo acciones y obtener un beneficio de ellas.

tecnicas de mineria de datos

TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS

• Análisis Preliminar de datos usando 
  Query tools: es el 1º paso de un proyecto de 
  MD, se aplica una consulta SQL al conjunto de 
  datos, para rescatar algunos aspectos visibles
  antes de aplicar las técnicas.

• Técnicas de Visualización: son aptas 
  para ubicar patrones en un conjunto de datos, 
  puede usarse al comienzo de un proceso de 
  MD para determinar la calidad de los datos.   

• Redes neuronales artificiales: son 
  modelos predecibles, no lineales que 
  aprenden a través del entrenamiento.

• Reglas de Asociación: establecen asociaciones en base a los perfiles de los clientes sobre los cuales se realiza la MD.                     
• Algoritmos Genéticos: son técnicas de optimización que usan procesos tales como combinaciones genéticas y mutaciones, etc. 
• Redes  Bayesianas: buscan determinar relaciones causales que expliquen un fenómeno según los datos contenidos en una base de datos. Se han usado principalmente para realizar predicciones.
• Árbol de Decisión: son estructuras que representan conjuntos de decisiones, y estas decisiones generan reglas para la clasificación de un conjunto de datos.

Mineria de Datos

MINERÍA DE DATOS

Es un mecanismo de explotación, consistente en  la búsqueda de información valiosa en

grandes volúmenes de datos.

Es el análisis de archivos y bitácoras de transacciones, trabaja a nivel del

conocimiento con el fin de descubrir patrones,  relaciones, reglas, asociaciones o incluso 

excepciones útiles para la toma de decisiones.  La MD está muy ligada a los Data Warehouse.

La MD puede ser dividida en: 

• minería de datos predictiva (mdp): usa 
  

  • primordial-mente técnicas estadísticas. 
• minería de datos para el descubrimiento de conocimiento (mddc): usa principalmente tecnicas de inteligencia artificial.