2. Minería de datos (inglés: Data mining), también traducido como minería de datos y minería de datos. Este es un paso en el descubrimiento de conocimientos sobre bases de datos. La minería de datos generalmente se refiere al proceso de encontrar información oculta a partir de grandes cantidades de datos mediante algoritmos. La minería de datos suele estar relacionada con la informática y logra los objetivos anteriores mediante estadísticas, procesamiento analítico en línea, recuperación de información, aprendizaje automático, sistemas expertos (que se basan en reglas empíricas pasadas), reconocimiento de patrones y otros métodos para lograr los objetivos anteriores.
3. Origen:
La necesidad es la madre de la invención. En los últimos años, la minería de datos ha atraído gran atención por parte de la industria de la información. La razón principal es que existe una gran cantidad de datos que pueden usarse ampliamente y existe una necesidad urgente de transformar estos datos en información y conocimiento útiles. La información y el conocimiento adquiridos se pueden utilizar en una amplia variedad de aplicaciones, incluida la gestión empresarial, el control de producción, el análisis de mercado, el diseño de ingeniería y la exploración científica.
La minería de datos utiliza ideas de las siguientes áreas: muestreo, estimación y prueba de hipótesis a partir de estadísticas, algoritmos de búsqueda, técnicas de modelado y teorías de aprendizaje de inteligencia artificial, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. La minería de datos también adoptó rápidamente ideas de otros campos, incluida la optimización, la computación evolutiva, la teoría de la información, el procesamiento de señales, la visualización y la recuperación de información. Algunas otras áreas también desempeñan un importante papel de apoyo. En particular, los sistemas de bases de datos deben proporcionar soporte eficiente de almacenamiento, indexación y procesamiento de consultas. Las técnicas derivadas de la computación de alto rendimiento (paralela) suelen ser importantes cuando se procesan conjuntos de datos masivos. La tecnología distribuida también puede ayudar a procesar grandes cantidades de datos, lo cual es aún más importante cuando los datos no se pueden procesar juntos.
Cuatro. Etapas de desarrollo:
La primera etapa: la etapa del correo electrónico, que puede considerarse como principios de los años 70, cuando el volumen medio de comunicaciones aumentaba varias veces al año.
La segunda etapa: etapa de divulgación de información. Desde 1995, los sistemas de publicación de información representados por la tecnología web han crecido explosivamente y se han convertido en la principal aplicación de Internet. ¿Cómo pueden las pequeñas y medianas empresas aprovechar la era del marketing del comercio electrónico desde "extensivo" hasta "de precisión"?
La tercera etapa: EC (e-commerce), la etapa del comercio electrónico, acaba de comenzar en Estados Unidos. La razón por la cual la CE está catalogada como algo que hace época es porque el principal uso comercial final de Internet es el comercio electrónico. Al mismo tiempo, por otro lado, se puede decir que dentro de unos años la información empresarial se transmitirá principalmente a través de Internet. Internet está a punto de convertirse en el sistema nervioso de nuestra sociedad de la información comercial. En la quinta cumbre informal de APEC celebrada en Vancouver, Canadá, a finales de 1997, el presidente estadounidense Clinton propuso una moción instando a los países a promover el desarrollo del comercio electrónico, lo que atrajo la atención de los líderes mundiales. IBM, HP, Sun y otros fabricantes de tecnología de la información de renombre internacional han declarado 1998 como el año del comercio electrónico.
La cuarta etapa: la etapa del comercio electrónico pleno Con la aparición del modelo de servicio de software SaaS (Software as a service), el software aterrizó en Internet [5], ampliando la cadena del comercio electrónico. y formando un "comercio electrónico completo" El último modelo conceptual. Por lo tanto, se formó una disciplina independiente: Maestría en Minería de Datos y Gestión de Relaciones con el Cliente.