2.11.11 IM/Minería de Datos.

Tópicos

• La utilidad de la minería de datos.
• Patrones secuenciales y asociativos.
• Clusterización de datos.
• Análisis de canastas de mercado.
• Limpieza de datos.
• Visualización de datos.

Objetivos

• Comparar y contrastar diferentes concepciones de minería de datos, mostrando evidencias en investigación y aplicación.
• Explicar el rol al encontrar asociaciones en información manejada por la industria comercial.
• Caracterizar los tipos de patrones que pueden ser descubiertos por la minería de reglas de asociación.
• Describir cómo extender un sistema relacional para encontrar patrones usando reglas de asociación.
• Evaluar temas metodológicos subrayando la efectiva aplicación de minería de datos.
• Identificar y caracterizar fuentes de ruido, redundancia y outlier en los datos presentados.
• Identificar mecanismos (agregación en línea, comportamiento en cualquier tiempo, visualización interactiva) para cerrar el ciclo en el proceso de minería de datos.
• Describir por qué los varios procesos de cerrado de ciclo mejoran la efectividad de la minería de datos.