Download - Semana3 3 Introduccion BI
INTELIGENCIA DE NEGOCIO
INDICE
MINERIA DE DATOS RAPID MINER
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
1.
2.
Habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.
Es básicamente un proceso de tratamiento e integración de los datos para convertirlos en información relevante que involucra conceptos, métodos de trabajo y herramientas.
Ejecutivo
Reportes Operacionales
Export Excel, pdf
Origen de Datos Almacén de Datos
INTELIG
ENC
IA DE N
EGO
CIO
S
Un almacén de datos se prepara para admitir: Procesamiento analítico en línea, Minería de datos
Conocimiento
InformaciónDato
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Plataformas de Inteligencia de Negocios
MINERIA DE DATOS
Conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
Esta técnica es posible por que se fundamenta en tres campos de la tecnología suficientemente maduros como:
RECOLECCIÓN MASIVA DE DATOS
ALTA CAPACIDAD DE COMPUTO
ALGORITMOS DE DATA MINING
En sí la minería de datos produce 5 tipos de información
ASOCIACIONES SECUENCIAS
CLASIFICACIONES AGRUPAMIENTOS
PRONÓSTICOS
MINERIA DE DATOS
PROCESO DE LA MINERIA DE DATOS
DataObjetivo
DataPre-procesada
DataTransformada Patrones
Fuentes de datos Pre-procesamientoExploración y
transformaciónReconocimiento de
PatronesEvaluación e Interpretación
DatacrudaDHW
DBMS
Texto
Evaluación y Entendimiento
Muestreo y Selección• Muestreo • Selección
Limpieza de Datos• Datos que no existen• Datos no clasificados• Identificación de
extremos• Eliminación de Ruido
Transformación de Datos• Reducción de
Dimensionalidad• Creación de
Características• Normalización de Datos• Variables Correlacionadas• Discretización
Reportes y VisualizaciónModelado• Clasificación• Regresión• Agrupamiento• Asociación• Secuenciación
PREPARACIÒN DE LOS DATOS – LIMPIEZA DE LOS DATOS
MINERIA DE DATOS
Limpieza de datos
Integración de Datos
Transformación de datos
Reducción de datos
Valores extremos Valores null Valores con ruido Valores inconsistentes Valores mal clasificados
Problemas de semántica ¿significa lo mismo?Problemas de temporalidad ¿cuándo fue registrado?Problemas de codificación y formato.Problemas de idioma.Problemas de duplicidad ¿cuál vale?Problema de medio de almacenamiento.
Filas: suma y agregación de datos Columnas: log, sin, exp, tan, etc…Funciones entre columnas.
60% del tiempo
MINERIA DE DATOS
CONSTRUCCIÓN DEL MODELO
¿Qué técnicas de modelado usar para el proyecto?
Usar experiencias de otros Calibrar los parámetros del
modelo.
• El modelado es un proceso iterativo.• Es un proceso de prueba y error.• Es diferente del aprendizaje
supervisado y no supervisado• Se modela para describir o predecir.
DP
Modelos de predicción para regresión y clasificación
Algoritmos de regresión, predecir resultado numérico.
Modelos descriptivos para agrupamiento y búsqueda de asociacionesAlgoritmos de Clustering y asociación y secuenciación
MINERIA DE DATOS
Clasificación. Clasificar objetos en clases (categórico)
Regresión. Mapeo de variables (continuo) Pronóstico. Series de tiempo. Agrupamiento. Identificar grupos en los datos Reglas de Buscar relaciones en los datos Asociación.
Secuenciación Identificar el siguiente de la secuencia.
P
D
D
D
P
MODELOS DE MINERIA DE DATOS
MINERIA DE DATOS
HERRAMIENTAS
PRIVADAS IBM Intelligent Miner for
Data. SPSS Clementina. DB2 DataWarehouse Suite. Statica Data Miner.
LIBRES Rapid Miner. Orange. Weka. Knime. Jhep Work
RAPID MINER
Programa Informático para el análisis y minería de Datos
Información
Rapid Miner
Grandes Volúmen
es de Datos
Hospedado
Se Distribuye
AGPL-Diseñada para asegurar la cooperación con la comunidad en el caso de software que corra en servidores de red
RAPID MINER
CARACTERÍSTICAS
OPEN SOURCE
DISEÑO INTUITIVO
MULTIPLATAFORMA JAVA
MULTIPLES OPERACIONE
S
EXTENSIBLE
RAPID MINER
FUNCIONALIDADES
Programación basado en controles. Operadores conjuntos de algoritmos
estandarizados. Repositorio corresponden almacén de datos
y de proyectos.
RAPID MINER
TECNICAS
Dichas técnicas, no son más que algoritmos, que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener unos resultados.
IA ESTADISTICA
Provienen
ÁRBOL DE DECISIONES REDES NEURONALES REGRESIÓN LINEAL
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Ian H. Witten, Eibe Frank. Morgan Kaufmann; 2st edition (June 8, 2005). 560 pp.
Data Mining with SQL Server 2005. ZhaoHui Tang, Jamie MacLennan. Wiley Publishing Inc. (2004).
Data Mining: Concepts and Techniques, Jiawei Han, Micheline Kamber. Morgan Kaufmann; 1st edition (August, 2000), 500 pp.
Introducción a la minería de datos. J. Hernández, J. Ramírez.
