Origen y propósito de la minería de datos

En general, la estadística es la primera ciencia que históricamente extrae información de los datos básicamente mediante metodologías procedentes de las matemáticas. Cuando se empezó a usar los ordenadores como apoyo para esta tarea surgió el concepto de Machine learning traducido como aprendizaje automático. Posteriormente con el incremento de tamaño y la estructuración de las datos es  cuando se empieza a hablar de minería de datos. La idea de data mining no es nueva. Ya desde los años sesenta los estadísticos manejaban términos como data fishing, data mining o data archaeology
con la idea de encontrar correlaciones.
 A principios de los años ochenta, Rakesh Agrawal, Gio Wiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro, entre otros, empezaron a consolidar los términos de data mining, finales de los años ochenta
sólo existían un par de empresas dedicadas a esta tecnología; actualmente existen más de 100 empresas en el mundo que ofrecen alrededor de 300 soluciones.

Propósito de la minería de datos:


-Explorar los datos se encuentran en las profundidades de las bases de
datos, como los almacenes de datos, que algunas veces contienen información almacenada durante varios años.
-En algunos casos, los datos se consolidan en un almacén de datos y en
mercados de datos; en otros, se mantienen en servidores de Internet e intranet.

-Las herramientas de la minería de datos ayudan a extraer el mineral de
la información enterrado en archivos corporativos o en registros públicos,
archivados
-Clasificar un dato dentro de una de las clases categóricas predefinidas, preguntas tales como: ¿Cual es el riesgo de conceder un crédito a este cliente?
-Agrupar registros, observaciones o casos en clases de objetos similares.
-Generar reglas en referencia al descubrimiento de relaciones de asociación

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