Cuando
hablamos de minería de datos, es claro que entra al análisis una gran cantidad
de datos, y que se obtiene una representación de lo que no se conocía; es
decir, se hace uso de la información recibida, para generar conocimiento. Cuando
usted utilice software de minería de datos, observará que se cumplen los
conceptos generales de los datos ingresados, y las representaciones obtenidas.
Aquí le presentamos cómo entenderlos.
Básicamente,
cuando se desea hacer un análisis mediante minería de datos, se formula una
pregunta sobre lo que se desea conocer (un concepto,
al que se puede llegar mediante diversos métodos). Teniendo esto claro, se
introducen las instancias (es decir,
los casos), con sus correspondientes atributos
al software de Data Mining. Por ejemplo, en el mencionado caso de los pañales y
la cerveza, podría pensarse que se decidió incluir todas las ventas del fin de
semana del supermercado: siendo cada producto una instancia, sus atributos
podrían incluir la hora en que fue comprado, y en qué factura se registró (por
supuesto, entre otros).
Referencias:
Witten, Ian et al. Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques. Ed. Morgan Kaufmann. Burlington, USA.
The University of Edinburgh. Data Mining and Exploration. http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/dme/
Kantardzic, Mehmed. Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. IEEE Press.
Data Mining Software, Tools and Applications. http://www.the-data-mine.com/Software/DataMiningSoftware
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