Data Mining Fundamentals

Study Notes

Data mining is a process of discovering patterns, relationships, and insights from large datasets, often using various techniques and tools.

Pattern evaluation: Identifying and evaluating the relevance and importance of discovered patterns.
Pattern extraction: Retrieving relevant data from the database and transforming it into a suitable format for analysis.
Data transformation: Converting data into a format suitable for analysis, such as aggregation, normalization, or feature extraction.

Supervised learning: Training models on labeled data to predict outcomes or classify new data.
- Decision trees: A tree-based model for classification and regression.
- Random forests: An ensemble learning method combining multiple decision trees.
Unsupervised learning: Discovering patterns and relationships in unlabeled data.
- Clustering: Grouping similar data points into clusters based on characteristics.
- Dimensionality reduction: Reducing the number of features in a dataset to improve analysis.
Semi-supervised learning: Combining labeled and unlabeled data to improve model performance.

Predictive analytics: Using data mining to forecast future events or behaviors.
Customer relationship management: Analyzing customer data to improve marketing and sales strategies.
Recommendation systems: Suggesting products or services based on user behavior and preferences.
** Fraud detection**: Identifying and preventing fraudulent activities using data mining techniques.

Data quality: Ensuring the accuracy, completeness, and consistency of the data.
Scalability: Handling large datasets and high-performance computing requirements.
Privacy and security: Protecting sensitive information and ensuring ethical data usage.
Interpretability: Understanding and explaining the results of data mining models.

Evaluación de patrones: Identificar y evaluar la relevancia e importancia de los patrones descubiertos.
Extracción de patrones: Recuperar datos relevantes de la base de datos y transformarlos en un formato adecuado para el análisis.
Transformación de datos: Convertir datos en un formato adecuado para el análisis, como agregación, normalización o extracción de características.

Aprendizaje supervisado: Entrenar modelos en datos etiquetados para predecir resultados o clasificar nuevos datos.
- Árboles de decisión: Modelo basado en árboles para clasificación y regresión.
- Bosques aleatorios: Método de aprendizaje ensemble que combina varios árboles de decisión.
Aprendizaje no supervisado: Descubrir patrones y relaciones en datos no etiquetados.
- Clustering: Agrupar puntos de datos similares en clusters basados en características.
- Reducción de dimensionalidad: Reducir el número de características en un conjunto de datos para mejorar el análisis.
Aprendizaje semi-supervisado: Combinar datos etiquetados y no etiquetados para mejorar el rendimiento del modelo.

Análisis predictivo: Utilizar la minería de datos para predecir eventos futuros o comportamientos.
Gestión de relaciones con clientes: Analizar datos de clientes para mejorar estrategias de marketing y ventas.
Sistemas de recomendación: Sugiere productos o servicios basados en el comportamiento y preferencias del usuario.
Detección de fraude: Identificar y prevenir actividades fraudulentas utilizando técnicas de minería de datos.

Calidad de datos: Asegurar la precisión, completitud y consistencia de los datos.
Escalabilidad: Manejar conjuntos de datos grandes y requisitos de computación de alta performance.
Privacidad y seguridad: Proteger información sensible y asegurar un uso ético de los datos.
Interpretabilidad: Entender y explicar los resultados de los modelos de minería de datos.