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La minería de datos revela patrones y conocimientos ocultos en grandes volúmenes de información, utilizando datos estructurados y no estructurados. Las bases de datos relacionales, espaciales, temporales, documentales y multimedia son esenciales para almacenar y gestionar estos datos. Además, la minería web y los modelos predictivos y descriptivos juegan un papel crucial en el análisis de datos para extraer información valiosa y realizar predicciones.
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La minería de datos se encarga de analizar grandes cantidades de datos para descubrir patrones y conocimientos ocultos
Datos almacenados en bases de datos relacionales
Los datos estructurados pueden incluir datos espaciales, temporales, textuales o multimedia y se almacenan en bases de datos relacionales
Datos encontrados en correos electrónicos, redes sociales y páginas web
Los datos no estructurados carecen de una estructura fija y requieren técnicas especializadas para su análisis y extracción de información relevante
Las bases de datos relacionales son fundamentales para almacenar y gestionar datos estructurados
Filas y columnas
Las bases de datos relacionales se organizan en tablas que consisten en filas y columnas
Restricciones de dominio, claves primarias y claves foráneas
La integridad y consistencia de los datos se mantienen a través de restricciones de dominio, claves primarias y claves foráneas
Existen diversos tipos de bases de datos diseñadas para manejar distintas formas de datos complejos
Las bases de datos espaciales almacenan y manipulan datos geográficos para facilitar el análisis de relaciones espaciales
Las bases de datos temporales se especializan en almacenar secuencias de datos donde el tiempo es una dimensión crítica
Las bases de datos documentales se centran en el almacenamiento y recuperación de documentos o textos
Las bases de datos multimedia manejan eficientemente imágenes, audio y video
Las bases de datos objetuales y objeto-relacionales combinan características de las bases de datos relacionales con la capacidad de almacenar objetos complejos
La World Wide Web es una fuente inagotable de datos no estructurados y semi-estructurados
Técnicas especializadas para extraer información útil
La minería web utiliza técnicas especializadas para extraer información útil de los datos no estructurados y semi-estructurados
Minería del contenido
La minería del contenido se enfoca en el análisis de los datos en sí
Minería de la estructura
La minería de la estructura examina la organización de la web
Minería del uso
La minería del uso analiza los patrones de navegación y acceso de los usuarios
Los modelos en la minería de datos se pueden clasificar en predictivos y descriptivos
Predicción de datos desconocidos o futuros
Los modelos predictivos se utilizan para hacer predicciones sobre datos desconocidos o futuros basándose en patrones encontrados en los datos existentes
Descripción de patrones en los datos
Los modelos descriptivos buscan encontrar patrones que describan los datos de manera significativa
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Definición de minería de datos
Análisis de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y conocimientos ocultos.
01
Datos espaciales y temporales
Tipos de datos estructurados que incluyen información geográfica y cronológica.
02
Análisis de sentimientos
Metodología para evaluar emociones en textos, útil en datos no estructurados como redes sociales.
