La minería de datos busca patrones ocultos, válidos y todos los posibles útiles en conjuntos de datos de gran tamaño. La minería de datos es una técnica que te ayuda a descubrir relaciones insospechadas/no descubiertas entre los datos para obtener ganancias comerciales.
Hay muchas herramientas útiles disponibles para la minería de datos. A continuación se incluye una lista seleccionada del mejor software de minería de datos cuidadosamente seleccionado con funciones populares y los enlaces de descarga más recientes. Esta lista de herramientas de minería de datos de comparación contiene herramientas comerciales y de código abierto.
Indice
¿Qué es el software de minería de datos?
El software de minería de datos ayuda a las corporaciones y otros usuarios a extraer datos útiles de una gran cantidad de datos sin procesar para descubrir correlaciones, tendencias y anomalías. Los hallazgos del proceso de minería de datos ayudan a las empresas a pronosticar los resultados.
El análisis de datos estadísticos, los algoritmos especializados, el aprendizaje automático, las estadísticas de bases de datos y la inteligencia artificial son algunos de los principales enfoques utilizados por el software de minería de datos para extraer datos.
El objetivo fundamental de estos enfoques es extraer datos valiosos de un gran conjunto de datos y convertirlos en una estructura que sea fácil de comprender y utilizar cuando sea necesario. En términos básicos, las aplicaciones de minería de datos ayudan a las empresas a extraer información de grandes cantidades de datos y transformar esos datos en información útil.
Hay una variedad de sistemas de minería de datos disponibles, y algunos de ellos tienen características más complejas. Diferentes productos utilizan varios enfoques para procesar datos y validar hallazgos. Como resultado, el software de minería de datos que utilices estará determinado por tus gustos o requisitos.
Beneficios
Dado que vivimos y operamos en una sociedad basada en datos, es fundamental obtener tantos beneficios como sea posible. En esta dura era de la información, la minería de datos nos brinda las herramientas que necesitamos para resolver desafíos y problemas.
Las ventajas del software de minería de datos incluyen lo siguiente:
- En las campañas de marketing se utilizan técnicas de minería. Esto es para entender las necesidades y hábitos de sus propios clientes. A partir de eso, los clientes también pueden elegir su elección de ropa de marca. Por lo tanto, definitivamente puedes ser autosuficiente con la ayuda de esta técnica.
- Es una solución eficiente y rentable en comparación con otras aplicaciones de ciencia de datos.
- Ayuda a las empresas a realizar ajustes operativos y de producción rentables.
- Dado que la extracción de datos proporciona a las instituciones financieras información sobre préstamos e informes crediticios, los datos pueden determinar buenos o malos créditos mediante la creación de un modelo para clientes históricos.
- También ayuda a los bancos a detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito que protegen al titular de una tarjeta de crédito.
- Todos los factores de información son parte de la naturaleza operativa del sistema. Los sistemas de minería de datos también se pueden obtener de estos. Pueden ayudarte a predecir tendencias futuras y, con la ayuda de esta tecnología, esto es completamente posible.
- Ayuda a los científicos de datos a analizar fácilmente enormes cantidades de datos rápidamente.
- Los científicos de datos pueden usar la información para detectar fraudes, crear modelos de riesgo y mejorar la seguridad de los productos.
- Ayuda a los científicos de datos a iniciar rápidamente predicciones automatizadas de comportamientos y tendencias y descubrir patrones ocultos.
Principales herramientas de minería de datos (software gratuito/de pago)
La minería de datos es un espacio especializado en el campo de la analítica de negocio. La minería de datos es la actividad en la que se involucra una empresa para encontrar información significativa de todas las fuentes de datos que puede aprovisionar, denominadas vagamente como datos sin procesar, empleando técnicas inteligentes y científicas, también llamadas algoritmos.
Al representar la minería de datos como una máquina, los datos sin procesar se convierten en la entrada, la actividad de minería de datos se convierte en la tarea para la que está diseñada la máquina y la salida de la máquina son datos procesables, en otras palabras, datos que se pueden usar para tomar decisiones estratégicas o tácticas, impactando positivamente en el resultado final.
Hay muchas herramientas en el mercado, tanto de código abierto como propietarias, con diferentes niveles de sofisticación. Básicamente, cada herramienta ayuda a implementar una estrategia de minería de datos, pero la diferencia radica en el nivel de sofisticación que necesita el cliente de este software. Hay herramientas que funcionan bien en un dominio específico, como el dominio financiero o el dominio científico.
Veamos las más populares en el mercado.
Minería de datos SAS
El Sistema de Análisis Estadístico es un producto de SAS. Fue desarrollado para análisis y gestión de datos. Es uno de los mejores programas de minería de datos que ofrece una interfaz de usuario gráfica para usuarios no técnicos.
Características:
- Las herramientas de minería de datos de SAS te ayudan a analizar Big data.
- Es una herramienta ideal para minería de datos, minería de texto y optimización.
- SAS ofrece una arquitectura de procesamiento de memoria distribuida que es altamente escalable.
Teradata
Es un sistema de procesamiento abierto masivamente paralelo para desarrollar aplicaciones de almacenamiento de datos a gran escala. Teradata puede ejecutarse en la plataforma de servidor Unix/Linux/Windows.
Características:
- Teradata Optimizer puede manejar hasta 64 uniones en una consulta.
- Los datos de Tera tienen un coste total de propiedad bajo. Es fácil de configurar, mantener y administrar.
- Admite SQL para interactuar con los datos almacenados en tablas.
- Te ayuda a subir los datos a los discos automáticamente sin intervención manual.
- Teradata proporciona utilidades de carga y descarga para mover datos hacia/desde Teradata System.
Programación R
R es un lenguaje para computación estadística y gráficos. También se utiliza para el análisis de grandes datos. Proporciona una amplia variedad de pruebas estadísticas.
Características:
- Facilidad efectiva de manejo y almacenamiento de datos,
- Proporciona un conjunto de operadores para cálculos en arreglos, en particular, matrices,
- Proporciona una colección coherente e integrada de herramientas de big data para el análisis de datos.
- Ofrece funciones gráficas para el análisis de datos que se muestran en pantalla o en papel.
Board
Board es un conjunto de herramientas de inteligencia de gestión. Combina características de inteligencia empresarial y gestión del rendimiento corporativo. Está diseñado para ofrecer inteligencia comercial y análisis comercial en un solo paquete.
Características:
- Te permite analizar, simular, planificar y predecir usando una sola plataforma.
- Para construir aplicaciones analíticas y de planificación personalizada.
- Board All-In-One combina BI, gestión del rendimiento corporativo y Business Analytics.
- Permite a las empresas desarrollar y mantener las aplicaciones analíticas y de planificación.
- La plataforma propietaria ayuda a informar accediendo a múltiples fuentes de datos.
Dundas
Dundas es una herramienta de minería de datos lista para la empresa que se puede usar para crear y ver paneles interactivos, informes, etc. Puede implementar Dundas BI como el portal de datos central para la organización.
Características:
- Aplicación de servidor con funcionalidad completa del producto
- Integra y accede a todo tipo de fuentes de datos
- Visualizaciones de datos personalizables
- Herramientas inteligentes de arrastrar y soltar
- Visualiza datos a través de mapas
- Analítica de datos predictiva y avanzada.
Internetsoft
El estilo de herramienta de minería de datos de Inetsoft Intelligence es una plataforma útil de inteligencia y minería de datos. Permite la transformación rápida y flexible de datos de varias fuentes.
Características:
- Te ayuda a acceder a fuentes estructuradas y semiestructuradas, aplicaciones locales.
- Te permite optimizar las aplicaciones para el consumo de datos y la actualización.
- Ofrece niveles personalizados y seguros de exploración e informes de datos.
- Escala grandes conjuntos de datos de usuarios utilizando la plataforma Spark incorporada.
- Genera informes paginados con lógica empresarial integrada y parametrización.
H2O
H2O es otra excelente herramienta de minería de datos de software de código abierto. Se utiliza para realizar análisis de datos sobre los datos almacenados en los sistemas de aplicaciones de computación en la nube.
Características:
- H2O te permite aprovechar la potencia informática de los sistemas distribuidos y la informática en memoria.
- Permite una implementación rápida y fácil en producción con Java y formato binario.
- Te ayuda a usar los lenguajes de programación como R,
Python y otros para construir un modelo en H2O. - Procesamiento distribuido en memoria.
Qlik
Qlik es una herramienta de visualización y minería de datos. También ofrece paneles y admite múltiples fuentes de datos y tipos de archivos.
Características:
- Interfaces de arrastrar y soltar para crear visualizaciones de datos flexibles e interactivas.
- Responde instantáneamente a las interacciones y los cambios.
- Admite múltiples fuentes de datos y tipos de archivos.
- Permite una fácil seguridad de los datos y el contenido en todos los dispositivos.
- Te permite compartir análisis relevantes, incluidas aplicaciones e historias, utilizando un centro centralizado.
RapidMiner
Es una herramienta de minería de datos de uso gratuito. Se utiliza para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos. Este software gratuito de minería de datos ofrece una gama de productos para crear nuevos procesos de minería de datos y análisis de configuración predictivo.
Características:
- Permitir múltiples métodos de gestión de datos
- GUI o procesamiento por lotes
- Se integra con bases de datos internas
- Tableros interactivos y compartibles
- Análisis predictivo de Big Data
- Procesamiento de análisis remoto
- Filtrado, unión, fusión y agregación de datos
- Crea, entrena y valida modelos predictivos
- Informes y notificaciones activadas.
Oracle BI
Es un aprendizaje automático de código abierto y visualización de datos para principiantes y expertos. Flujos de trabajo de análisis de datos interactivos con una gran caja de herramientas.
Características:
- Visualización interactiva de datos.
- Ofrece exploración interactiva de datos para un análisis cualitativo rápido con visualizaciones limpias.
- Admite capacitación práctica e ilustraciones visuales de conceptos de la ciencia de datos.
- Ofrece una amplia gama de complementos para la extracción de datos de fuentes de datos externas.
KNIME
Es un software de código abierto para crear aplicaciones y servicios de ciencia de datos. Es una de las mejores herramientas para la minería de datos que te ayuda a comprender los datos ya diseñar flujos de trabajo de ciencia de datos.
Características:
- Te ayuda a crear flujos de trabajo de ciencia de datos de extremo a extremo
combinar datos de cualquier fuente. - Te permite agregar, ordenar, filtrar y unir datos en tu máquina local, en la base de datos o en entornos de big data distribuidos.
- Crea modelos de aprendizaje automático para clasificación, regresión y reducción de dimensiones.
Tanagra
Es una herramienta de minería de datos de uso gratuito para fines de estudio e investigación. Ofrece varios métodos de minería de datos, desde aprendizaje estadístico, análisis de datos y aprendizaje automático.
Características:
- Ofrece un software de minería de datos fácil de usar para investigadores y estudiantes.
- Permite al usuario agregar sus métodos de minería de datos.
XLminer de Solver
Es una herramienta de extracción de datos de nivel profesional fácil de usar para visualización de datos, pronósticos y extracción de datos en Excel. Ofrece un conjunto completo de funciones de preparación de datos para importar y limpiar sus datos.
Características:
- XLMiner ofrece un conjunto completo de funciones de análisis basadas tanto en métodos estadísticos como de aprendizaje automático.
- La herramienta te permite trabajar con grandes conjuntos de datos que pueden exceder los límites de Excel.
- Ofrece funciones integradas para la exploración y visualización de datos.
- La exploración de datos ofrece información rápida sobre las relaciones ocultas en los datos.
Sisense
Es otra herramienta efectiva de minería de datos. Es una de las mejores herramientas de software de minería de datos que analiza y visualiza instantáneamente conjuntos de datos grandes y dispares. Se trata de una herramienta ideal para crear cuadros de mando con una amplia variedad de visualizaciones.
Características:
- Permite crear paneles interactivos sin conocimientos técnicos
- Crea una versión única de la verdad con datos continuos
- Unifica los datos no relacionados en un lugar centralizado
- Interfaz de usuario este de arrastrar y soltar
- Permite acceder a los tableros incluso en el dispositivo móvil
- Visualización llamativa
- Identifica métricas críticas mediante filtrado y cálculos.
- Maneja datos a gran escala en un único servidor básico.
DataMelt
Es una herramienta de uso gratuito para cálculo numérico, matemáticas, análisis de datos y visualización de datos. Este programa te ofrece la simplicidad de los lenguajes de secuencias de comandos, como Python, Ruby, Groovy con el poder de cientos de paquetes de Java.
Características:
- DataMelt ofrece estadísticas, análisis de grandes volúmenes de datos y visualización científica.
- Puedes usarlo con diferentes lenguajes de programación en diferentes sistemas operativos.
- Te permite crear imágenes de gráficos vectoriales de alta calidad (EPS, SVG, PDF, etc.), que se pueden incluir en LaTeX y otro procesador de texto.
- Data Melt ofrece el uso de lenguajes de secuencias de comandos, que son significativamente más rápidos que el Python estándar implementado en C.
ELKI
Es una herramienta de minería de datos de código abierto escrita en Java. La herramienta nos permite investigar algoritmos, con énfasis en métodos no supervisados en análisis de conglomerados y detección de valores atípicos.
Características:
- ELKI ofrece una extensa colección de algoritmos altamente parametrizables.
- Permite una evaluación y evaluación comparativa fáciles y justas de los algoritmos.
- ELKI proporciona estructuras de índice de datos como el árbol R* que mejoran el proceso de minería de datos.
SPMF
Es una biblioteca de minería de datos de código abierto escrita en Java. Se distribuye bajo la licencia GPL. Te permite integrar el código fuente con otro software Java.
Características:
- Permite la minería de reglas de asociación
- Admite patrones secuenciales y minería de reglas secuenciales
- Ofrece minería de patrones de alta utilidad
- Minería de series de tiempo
- Admite procesos complejos de agrupamiento y clasificación.
Alteryx
Es una solución de análisis e inteligencia empresarial para empresas. Es una herramienta especialmente diseñada para analistas de datos y líderes empresariales.
Características:
- Análisis para medianas empresas
- Permite análisis Ad Hoc.
- Ofrece rápido procesamiento analítico en línea
- Informes programados automáticos
- Tablero altamente personalizable.
Enterprise Miner
Es un software de SAS que te ofrece algoritmos de vanguardia diseñados para ayudarte a resolver los desafíos más importantes y ofrece las mejores soluciones para tu negocio.
Características:
- Te ayuda a mejorar la precisión de la predicción. Comparte resultados fiables
- GUI fácil de usar y procesamiento por lotes
- Modelado predictivo y descriptivo avanzado
- Ofrece puntuación automatizada
- Automatiza la implementación y puntuación de modelos.
Datawatch Desktop
Es una solución de inteligencia de negocios y minería de datos. Te permite concentrarte en la visualización de datos en tiempo real. Ofrece herramientas para construir e implementar sus sistemas de monitorización y análisis sin necesidad de escribir una sola línea de código.
Características:
- La función de arrastrar y soltar permite a los usuarios crear una vista personalizada de los datos.
- Identificar anomalías comerciales
- Analiza cómo los escenarios alternativos afectarán el rendimiento utilizando datos históricos.
Minero avanzado
Un minero avanzado es una herramienta útil para el procesamiento, análisis y modelado de datos. Su interfaz de flujo de trabajo fácil de usar te permite explorar varios tipos de datos.
Características:
- Extraer y guardar datos de diferentes sistemas de bases de datos, archivos y transformaciones de datos.
- Ofrece varias operaciones sobre datos, como muestreo, unión de conjuntos de datos, etc.
- Te ayuda a construir modelos estadísticos, análisis de importancia variable, análisis de conglomerados, etc.
- Integración fácil y efectiva de los modelos con aplicaciones de TI externas.
Analytic Solver
Es de uso gratuito con la herramienta de apuntar y hacer clic. Te permite hacer análisis de riesgo y análisis prescriptivos en tu navegador. Ofrece trabajos de minería de datos de potencia completa.
Características:
- Te ayuda a incorporar incertidumbre y resolver con optimización de simulación, programación estocástica y optimización robusta.
- Te permite definir el modelo de simulación de Monte Carlo usando fórmulas de Excel.
PolyAnalyst
Es la herramienta analítica y de minería de datos para extraer conocimiento procesable oculto y estructurado real de los datos.
Características:
- Te ayuda a acceder a datos de varias fuentes y fusionar datos de diferentes fuentes.
- Puedes elegir entre una amplia selección de algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático.
- Te ofrece crear un informe de relleno que se puede resumir y comunicar tu perspectiva.
Civis
Te permite tomar decisiones informadas teniendo en cuenta a los científicos de datos y al mercado de decisiones. Permite que tu equipo colabore de manera eficiente y encuentre soluciones más rápido.
Características:
- Ofrece arquitectura, productos y procesos que te ayudan a proteger tus datos
- Puedes configurar una biblioteca de ingesta de datos y módulos ETL.
- Escribe código en un script, ofrece múltiples scripts o trabajos en un flujo de trabajo y define un flujo de trabajo para que se ejecute según un cronograma.
- Te permite convertir tus análisis y modelos en aplicaciones que se ejecutan en una infraestructura flexible a nivel de producción.
Viscovery
Es un paquete de software orientado al flujo de trabajo. Se basa en mapas autoorganizados y estadísticas multivariadas para la minería de datos exploratoria y el modelado predictivo. El sistema sobresale en la guía intuitiva del usuario y la implementación madura.
Características:
- Una plataforma de entorno de proyecto ideal para operaciones orientadas a objetivos.
- Flujos de trabajo dedicados que te permiten ofrecer una navegación enfocada.
- Pasos de flujo de trabajo claros con configuraciones predeterminadas comprobadas.
- Ramificación del flujo de trabajo que permite la generación de variaciones del modelo.
- Funciones para documentación y anotación integradas.
- Múltiples herramientas de manejo para facilitar el uso.
Xplenty
Proporciona una plataforma que tiene funcionalidades para integrar, procesar y preparar datos para análisis. Las empresas podrán aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen Big Data con la ayuda de Xplenty y eso también sin invertir en personal, hardware y software relacionados. Es un conjunto de herramientas completo para construir canalizaciones de datos.
Podrás implementar funciones complejas de preparación de datos a través de un lenguaje de expresión enriquecido. Tiene una interfaz intuitiva para implementar ETL o una solución de replicación. Podrá orquestar y programar canalizaciones a través de un motor de flujo de trabajo.
- Xplenty es la plataforma de integración de datos para todos. Ofrece las opciones sin código y de código bajo.
- Un componente API proporcionado flexibilidad y personalización avanzada.
- Tiene funciones para transferir y transformar datos entre bases de datos y almacenes de datos.
- Brinda soporte a través de correo electrónico, chat, teléfono y una reunión en línea.
Orange
Es un paquete de software perfecto para el aprendizaje automático y la minería de datos. Es la mejor ayuda para la visualización de datos y es un software basado en componentes. Ha sido escrito en el lenguaje informático Python.
Como es un software basado en componentes, los componentes se denominan ‘widgets’. Estos widgets van desde la visualización y preprocesamiento de datos hasta una evaluación de algoritmos y modelos predictivos.
Los widgets ofrecen funcionalidades importantes como:
- Mostrar la tabla de datos y permitir seleccionar características
leyendo los datos. - Predictores de entrenamiento y para comparar algoritmos de aprendizaje.
- Visualización de elementos de datos, etc.
Además, Orange aporta un ambiente más interactivo y divertido a las aburridas herramientas analíticas. Es bastante interesante de operar.
Los datos que llegan a Orange se formatean rápidamente según el patrón deseado y se pueden mover fácilmente donde sea necesario simplemente moviendo/volteando los widgets. Orange permite a los usuarios tomar decisiones más inteligentes en poco tiempo comparando y analizando rápidamente los datos.
Weka
También conocido como Waikato Environment, es un software de aprendizaje automático desarrollado en la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda. Es más adecuado para el análisis de datos y el modelado predictivo. Contiene algoritmos y herramientas de visualización que presentan el aprendizaje automático.
Weka tiene una GUI que facilita el acceso fácil a todas sus funciones. Está escrito en lenguaje de programación JAVA.
Weka admite las principales tareas de minería de datos, incluidos el procesamiento, la visualización, la regresión, etc. Funciona asumiendo que los datos están disponibles en forma de un archivo plano.
Weka puede proporcionar acceso a bases de datos SQL a través de la conectividad de la base de datos y puede procesar aún más los datos/resultados devueltos por la consulta.
SSDT
Es un modelo declarativo universal que amplía todas las fases del desarrollo de bases de datos en el IDE de Visual Studio. BIDS fue el antiguo entorno desarrollado por Microsoft para realizar análisis de datos y proporcionar soluciones de inteligencia comercial. Los desarrolladores utilizan SSDT transact, una capacidad de diseño de SQL, para crear, mantener, depurar y refactorizar bases de datos.
Un usuario puede trabajar directamente con una base de datos o puede trabajar directamente con una base de datos conectada, proporcionando así una instalación dentro o fuera de las instalaciones.
Los usuarios pueden usar herramientas de Visual Studio para el desarrollo de bases de datos como IntelliSense, herramientas de navegación de código y soporte de programación a través de C#, Visual Basic, etc. SSDT proporciona Table Designer para crear nuevas tablas y editar tablas en bases de datos directas y bases de datos conectadas.
Derivando su base de BIDS, que no era compatible con Visual Studio 2010, SSDT BI nació y reemplazó a BIDS.
Apache Mahout
Es un proyecto desarrollado por Apache Foundation que tiene el propósito principal de crear algoritmos de aprendizaje automático. Se centra principalmente en la agrupación, clasificación y filtrado colaborativo de datos.
Mahout está escrito en JAVA e incluye bibliotecas JAVA para realizar operaciones matemáticas como álgebra lineal y estadística. Mahout está creciendo continuamente a medida que los algoritmos implementados dentro de Apache Mahout están creciendo. Los algoritmos de Mahout han implementado un nivel por encima de Hadoop a través de plantillas de mapeo/reducción.
Para mejorar, Mahout tiene las siguientes características principales
- Entorno de programación extensible
- Algoritmos prefabricados
- Entorno de experimentación matemática.
- Cálculos de GPU para mejorar el rendimiento.
Rattle
Es una herramienta de minería de datos basada en GUI que utiliza el lenguaje de programación R stats. Rattle expone el poder estadístico de R al proporcionar una funcionalidad de minería de datos considerable. Aunque Rattle tiene una interfaz de usuario extensa y bien desarrollada, tiene una pestaña de código de registro incorporada que genera código duplicado para cualquier actividad que ocurra en la GUI.
El conjunto de datos generado por Rattle se puede ver y editar. Rattle brinda la posibilidad adicional de revisar el código, usarlo para numerosos propósitos y extender el código sin restricciones.
Aplicaciones del software de minería de datos
Las principales aplicaciones del software de minería de datos son las siguientes:
Cuidado de la salud
La minería de datos es muy prometedora para mejorar los sistemas de atención de la salud. Identifica las mejores prácticas para mejorar el tratamiento y reducir los costes utilizando datos y análisis. Las bases de datos multidimensionales, el aprendizaje automático, la informática, la visualización de datos y las estadísticas se encuentran entre las técnicas de minería de datos utilizadas por los investigadores.
El volumen de pacientes en cada grupo se puede predecir utilizando la minería de datos. Los pacientes reciben la atención adecuada en el lugar correcto y en el momento adecuado gracias al desarrollo de procesos. Las aseguradoras de atención médica pueden emplear la minería de datos para detectar fraudes y usos indebidos.
Educación
La minería de datos educativos es un área de rápido crecimiento que se ocupa de crear formas de descubrir información a partir de datos que se originan en entornos educativos. Predecir el futuro comportamiento de aprendizaje de los estudiantes, investigar los impactos de la asistencia educativa y mejorar la comprensión científica sobre el aprendizaje son objetivos de la minería de datos.
Una institución puede utilizar la minería de datos para hacer juicios correctos y anticipar los resultados de los estudiantes. Como consecuencia de los hallazgos, la institución puede concentrarse en qué enseñar y cómo enseñarlo. Los patrones de aprendizaje de los estudiantes se pueden registrar y utilizar para crear enfoques de enseñanza.
Industria de las telecomunicaciones
Rápida expansión y crecimiento, especialmente desde la introducción de Internet. Para mantenerse por delante de la competencia, la minería de datos puede ayudar a importantes actores de la industria a mejorar la calidad de su servicio.
Las comunicaciones móviles, la informática móvil, así como los servicios de información y en línea, pueden beneficiarse del análisis de patrones de conjuntos de datos espaciotemporales. El análisis de valores atípicos, por ejemplo, se puede utilizar para descubrir usuarios falsos. Las herramientas de visualización también pueden ayudar en la comparación de datos, como el comportamiento del grupo de usuarios, las ganancias, el tráfico de datos y las sobrecargas del sistema, entre otras cosas.
Detección de intrusos
En la economía impulsada por la tecnología actual, la conexión global ha planteado problemas de seguridad para los administradores de red. Las amenazas y actividades contra los recursos de la red pueden comprometer su confidencialidad e integridad. Como resultado, la detección de intrusos se ha convertido en una actividad crítica de minería de datos.
Implica análisis de asociación y correlación, técnicas de agregación, visualización y herramientas de consulta, todas las cuales son capaces de detectar anomalías o desviaciones del comportamiento típico.
Transacciones de negocios
Las negociaciones entre empresas o las operaciones intraempresariales son ejemplos de transacciones, que generalmente están relacionadas con el tiempo. El desafío más esencial que deben abordar las empresas que luchan por prosperar en un entorno altamente competitivo es la utilización efectiva y oportuna de los datos en un marco de tiempo realista para la toma de decisiones competitivas.
La minería de datos ayuda en el análisis de estas transacciones comerciales, así como en la identificación de estrategias de marketing y toma de decisiones.
Conclusión
La minería de datos se puede utilizar para anticipar y descubrir patrones en una amplia gama de industrias. Es una opción proactiva para empresas que buscan una ventaja competitiva.
Antes solo podíamos evaluar lo que habían hecho en el pasado los consumidores o clientes de una empresa, pero hoy, gracias al Data Mining, podemos anticiparnos a lo que harán en el futuro.