¿Cómo convertir los datos en información?

Bajo el nombre de minería de datos se engloban un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de “conocimiento” procesable implícito en las bases de datos de las empresas. Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de procesos de negocio o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada y almacenada en bases de datos. Por ejemplo, se usan con éxito en aplicaciones de control de procesos productivos, como herramienta de ayuda a la planificación y a la decisión en marketing, finanzas, etc.

Asimismo, la minería de datos es fundamental en la investigación científica y técnica, como herramienta de análisis y descubrimiento de conocimiento a partir de datos de observación o de resultados de experimentos.

La minería de datos se puede usar para administrar una base de clientes, mercadotecnia, labores de inteligencia.

Una área relacionda es la modelación. Recientemente ha habido un fuerte desarrollo de metodologias causales aplicadas a la mercadotecnia.

¿Cómo toma sus decisiones? Breve guía para abordar la complejidad

DAEDALUS

The TETRAD Project: Causal Models and Statistical Data

Structural equation modeling

IDEAS

XLSTAT

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