Abstract:
El data mining o los knowledge discovery in databases (KDD) en el proceso de IN y para su aplicación consiste en acceder, extraer y recopilar de diversas fuentes grupos de data para poder convertirla en información legible, aplicable y manejable; para que pueda ser usada posteriormente. Es importante aclarar, que el data mining realmente configura un conjunto de técnicas de extracción de datos para detectar patrones de comportamiento y su soporte son los algoritmos matemáticos. El data mining es una fase que forma parte del KDD y requiere el poder realizar análisis de grandes cantidades de datos para establecer relaciones y conectores entre ellos; entonces se puede colegir que la minería de datos incluye tres fases: la selección de objetivos, la selección del algoritmo (o algoritmos) y su uso.
Description:
Data mining or knowledge discovery in databases (KDD) in the IN process and for its application consists of accessing, extracting and collecting groups of data from various sources in order to convert it into readable, applicable and manageable information; so that it can be used later. It is important to clarify that data mining actually configures a set of data extraction techniques to detect behavioral patterns and its support is mathematical algorithms. Data mining is a phase that is part of KDD and requires the ability to perform analysis of large amounts of data to establish relationships and connectors between them; then it can be inferred that data mining includes three phases: the selection of objectives, the selection of the algorithm (or algorithms) and its use.
