mineria de datos
El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
La minería de datos sirve para cultivar la lealtad del cliente, ya que le ofrece aquello que percibe como valioso. De igual forma, ayuda para detectar cuando un cliente está pensando en rescindir su contrato, o en recurrir a la competencia. Esto se logra analizando los patrones de conducta de clientes con proclividad a darse de baja con bases de datos de aquellos que efectivamente lo hicieron
Estimado Jorge:
ResponderBorrarRevisando su trabajo me viene a la mente una gran pregunta ¿en qué cree usted que se aplique o se pueda aplicar el concepto de minería de datos? ¿qué beneficios aportan y en qué medida puede ayudar a disminuir los tiempos de transacciones bancarias (por ejemplo) o los delitos fiscales?
Respecto del contenido, quiero comentarle que les pedí en clase que se apegaran a la estructura de los criterios de evaluación; es decir, que contenga una introducción, un desarrollo del tema, conclusiones; además de una pequeña reflexión sobre lo que usted entendió o aprendió del tema. Se deben incluir las referencias bibliográficas, ilustración con imágenes y/o vídeos (por lo que vi, no hay problemas en esto).
Le pido que el título de las actividades las escriba en negritas y en mayúsculas para identificar dónde comienzan y terminan.
Respecto del tipo de letra, le pido que unifique el estilo de los textos, no se vale copiar y pegar porque se entremezclan las tipografías. Las características tipográficas de preferencia deben ser en tipo Arial de 12 puntos.
Le pido que publique lo antes posible los materiales que tiene pendientes ya que al parecer, se adelantará el proceso de evaluación y no tendré con qué sustentar su calificación correspondiente al segundo bloque.
Saludos y por favor haga los ajustes sugeridos.