KDD en Ciencias de Datos

Introducción al KDD

• KDD significa "descubrimiento de conocimiento en ciencias de datos".
• Relacionado estrechamente con la minería de datos, se centra en la limpieza, interpretación y búsqueda de patrones en la información.

Pasos del proceso KDD

• Paso 1: Diseño

  • Definición clara de los objetivos del proyecto.
  • Identificación de fuentes de información relevantes.
  • Consideración de la dimensión y formatos de los datos.

• Paso 2: Selección e integración de los datos

  • Homogeneización de datos provenientes de diversas fuentes como documentos, videos y páginas web.
  • Importancia de asegurar consistencia en los formatos de datos.

• Paso 3: Limpieza y procesamiento de datos

  • Mejora de la calidad de los datos analizando la existencia de valores faltantes y datos inconsistentes.
  • Este paso es fundamental para asegurar la calidad de los datos utilizados en los siguientes pasos.

• Paso 4: Minería de datos

  • Utilización de algoritmos para procesar la información y obtener resultados útiles.
  • Selección del algoritmo adecuado basado en los objetivos del análisis.

• Paso 5: Interpretación

  • Identificación de patrones y modelos aplicables a la información analizada.
  • Presentación de resultados en formatos accesibles y comprensibles.
  • Uso de técnicas de visualización para facilitar la comprensión de los hallazgos.