¿Cuáles son las fases de minería de datos?
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
El proyecto de minería de datos consta de las fases principales siguientes:
Selección y preparación de datos.
Creación del modelo de minería de datos (también denominada fase de preparación).
Un modelo de minería de datos se crea a partir de un conjunto específico de datos de entrada.
Durante el proceso de creación del modelo, una vez preparados los datos, debe especificar sus decisiones sobre:
Dónde residen los datos de entrada
Qué campos de los datos de entrada son apropiados
Qué valores se deben utilizar para la función de minería determinada que está utilizando
Dónde desea almacenar el modelo final
Intelligent Miner utiliza los siguientes objetos de base de datos para crear un modelo:
Métodos definidos por el usuario
Procedimientos almacenados
Funciones definidas por el usuario
.
Prueba de un modelo y análisis de su calidad.
Se puede probar un modelo de Clasificación o Regresión. Después, se puede analizar la calidad del modelo.
Utilización de un modelo que ofrece información acerca de:
La visualización de los resultados.
Puede visualizar los resultados de la minería de datos para analizarlos e interpretarlos. Utilice Intelligent Miner Visualizer para ver y analizar los resultados.
Puntuación de los registros de datos.
Los modelos se aplican a otros datos en la fase de aplicación de la minería de datos. Utilice Intelligent Miner para puntuar los registros de datos.
Análisis de un modelo y preparación para otros pasos del proceso.
Puede utilizar varias funciones para recuperar información acerca del modelo contenida en las tablas a fin de que otros programas de aplicación realicen otros procesos.
Explicación:
El proyecto de minería de datos consta de las fases principales siguientes:
Selección y preparación de datos.
Creación del modelo de minería de datos (también denominada fase de preparación).
Un modelo de minería de datos se crea a partir de un conjunto específico de datos de entrada.
Durante el proceso de creación del modelo, una vez preparados los datos, debe especificar sus decisiones sobre:
Dónde residen los datos de entrada
Qué campos de los datos de entrada son apropiados
Qué valores se deben utilizar para la función de minería determinada que está utilizando
Dónde desea almacenar el modelo final
Intelligent Miner utiliza los siguientes objetos de base de datos para crear un modelo:
Métodos definidos por el usuario
Procedimientos almacenados
Funciones definidas por el usuario
.
Prueba de un modelo y análisis de su calidad.
Se puede probar un modelo de Clasificación o Regresión. Después, se puede analizar la calidad del modelo.
Utilización de un modelo que ofrece información acerca de:
La visualización de los resultados.
Puede visualizar los resultados de la minería de datos para analizarlos e interpretarlos. Utilice Intelligent Miner Visualizer para ver y analizar los resultados.
Puntuación de los registros de datos.
Los modelos se aplican a otros datos en la fase de aplicación de la minería de datos. Utilice Intelligent Miner para puntuar los registros de datos.
Análisis de un modelo y preparación para otros pasos del proceso.
Puede utilizar varias funciones para recuperar información acerca del modelo contenida en las tablas a fin de que otros programas de aplicación realicen otros procesos.
Respuesta:
El proceso de minería de datos comprende varios pasos como crear, probar y trabajar con los modelos de minería. El proyecto de minería de datos comienza con un plan bien definido de inteligencia comercial. Los analistas de la empresa definen el problema a resolver y el objetivo concreto de empresa que se desea cumplir.