El aumento del volumen y variedad de información que se encuentra informatizada en las empresas ha crecido espectacularmente en las últimas décadas. Esta información histórica proporciona el marco ideal para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura de toda empresa. Ni que decir tiene, que la mayoría de las decisiones de las empresas se basan en información sobre experiencias pasadas, experiencias de las empresas como de las personas que la componen. Las aproximaciones tradicionales de convertir todos estos datos en conocimiento, como ha podido ser el análisis y las interpretaciones manuales primero, y luego aproximaciones más avanzadas como el análisis descriptivo con herramientas OLAP o paquetes estadísticos, han sido procesos altamente costosos y muy limitados. Todo esto ha hecho surgir la necesidad de una nueva generación de herramientas y técnicas que se denominan herramientas y/o técnicas de Minería de Datos.
Estas herramientas y técnicas de tienen como objetivo es proporcionar el potencial de análisis necesario para explotar los grandes volúmenes de información transaccional de las empresas.
Los objetivos que se marcan en esta asignatura es, aparte de mostrar los conceptos básicos para la implantación de procesos de minería de datos dentro del entorno decisional de una empresa, es proporcionar una visión lo más pragmática posible de este campo, y conseguir que el alumno disponga de la experiencia mínima para poder:
? Elegir, para un problema concreto, qué técnicas de minería de datos son más apropiadas.
? Generar los modelos y patrones elegidos utilizando una herramienta o paquete de minería de datos.
? Evaluar la calidad de un modelo, utilizando técnicas sencillas de evaluación (validación cruzada).
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