DATA MINING

La minería de datos (data mining), también conocida como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD), es un proceso que permite explorar grandes conjuntos de datos de forma automática o semiautomática para encontrar patrones, tendencias y relaciones que expliquen el comportamiento de los datos. El objetivo principal de la minería de datos es convertir datos sin procesar en conocimiento útil que pueda ser utilizado por las empresas y organizaciones para tomar mejores decisiones, mejorar sus procesos y aumentar sus ganancias. 

El término "data mining" se popularizó en la década de 1990, pero el concepto subyacente tiene raíces más profundas. Ya en los años sesenta, los estadísticos manejaban términos como "Data Fishing" o "Data Archaeology" para referirse a la búsqueda de correlaciones sin una hipótesis previa en bases de datos con ruido. A principios de los ochenta, figuras como Rakesh Agrawal, GioWiederhold, Robert Blum y Gregory Piatetsky-Shapiro empezaron a darle forma a los conceptos de "Minería de Datos" y "KDD" (Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos). La minería de datos se ha convertido en un punto de encuentro entre la estadística, la inteligencia artificial y la informática. Las técnicas empleadas son algoritmos cada vez más sofisticados que permiten

descubrir relaciones ocultas en los datos.