DOCUMENTO DE UN TRABAJO SOBRE QUE ES EL DATA MINING NEGOCIOS

DOCUEMNTO DE INVESTIGACIPON EN EL CUALE NCONTRAREMOS QUE ES EL DATAMINING EN NEGOCIOS INTELIGENTES

1. DATA MINING
Becerril de León Astrid
Guzman Guadarrama Christian Daniel
Ines Quintero Jessica
Lira Zoroa Nazli Aileen
Rios Estrada Victor Andrés
NEGOCIOS INTELIGENTES
JESSICA ARIZMENDI GILES
6C IFI
Cuauhnáhuac 566, Lomas del Texcal, 62574 Jiutepec, Mor.
UPEMOR
20 DE MAYO DEL 2025

2. ¿Qué es el
data mining?
Proceso técnico, automático o
semiautomático, que analiza grandes
cantidades de información dispersa para
darle sentido y convertirla en
conocimiento. Busca anomalías, patrones
o correlaciones entre millones de registros
para predecir resultados

3. Funcionalidad
La funcionalidad del data mining (minería de
datos) es descubrir patrones, relaciones y
tendencias útiles dentro de grandes
volúmenes de datos. Esto permite tomar
decisiones informadas, predecir
comportamientos futuros y optimizar
procesos en áreas como negocios, salud,
finanzas y marketing.

4. Historia del
"DATA MINING"
El Data Mining nació de la necesidad de transformar datos en
conocimiento útil, combinando estadística, IA y gestión de datos.
¿Cómo surgió?

5. BENEFICIOS y desventajas
Descubrimiento de
patrones ocultos
Mejora en la toma de
decisiones
Optimización de
recursos
Personalización de
servicios
Riesgo para la
privacidad
Dependencia de la
calidad de los datos
Interpretación
errónea
Costos de
implementación

6. Características
Ayuda a la toma de decisiones
Tendencias
Previsión
Descubrir conocimiento
Tecnología
Diferentes ámbitos

7. DATA MINING
PROCESO DEL

8. DEFINICIÓN DEL
OBJETIVO
Alinear la búsqueda de información
con los objetivos estratégicos de la
empresa.
SELECCIÓN DE
DATOS
Definir de dónde se extraerán los
datos, es decir, cuáles serán las
fuentes para obtenerlos.
LIMPIEZA DE
DATOS
Seleccionar solo los datos que se
corresponden con el propósito
buscado y eliminar aquellos que no
tienen potencial para lograrlo.

9. APLICACIÓN DE TECNICAS DE LA
MINERIA DE DATOS
Sirven para identificar los patrones, revelar las correlaciones y hacer
otros tipos de análisis.
QUE TECNICAS SE PUEDEN USAR?
Reglas de asociación
Redes neuronales artificiales
Árboles de decisión

10. EVALUACIÓN DE
LOS DATOS
OBTENIDOS
Se analiza y valida los datos para
determinar si son coherentes, útiles y
relevantes con respecto al objetivo
planteado al inicio.
USO DE LA
INFORMACIÓN
Utilizar los conocimientos generados,
transformarlos en acciones y, así,
resolver problemas y/o mejorar
procesos.

11. APLICACIONES
Y USOS
La minería de datos se ha convertido en
una herramienta fundamental en el
mundo empresarial y tecnológico, ya
que permite transformar grandes
cantidades de información en
conocimiento útil para tomar decisiones
estratégicas.

12. Identificación de perfiles de clientes.
Análisis de comportamiento de
compra.
Segmentar clientes por gustos, edad,
hábitos, etc.
Permite conocer mejor al cliente y
aumentar la efectividad de las
estrategias de ventas.
MARKETING

13. Detección de fraudes y actividades
sospechosas.
Predicción de riesgos financieros y
apoyo en decisiones sobre préstamos.
Análisis de inversiones.
FINANZAS Y
BANCA

14. Diagnóstico asistido por datos.
Detección temprana de
enfermedades.
Análisis de patrones en
tratamientos médicos y la
evaluación de su eficacia.
MEDICINA

15. Estudio de tendencias de consumo.
Gestión de inventarios.
Diseño de promociones y ofertas.
Análisis de ventas por zona o
temporada.
COMERCIO y
RETAIL

16. CONCLUSIÓN
Esta herramienta no solo ayuda a predecir
comportamientos futuros, sino que también
contribuye a la optimización de procesos,
personalización de servicios y mejora
continua. Sin embargo, su uso debe ir
acompañado de una gestión ética de los datos,
respetando la privacidad y la integridad de la
información analizada.

17. Rock Content. (s.f.). Data mining: qué es, para qué sirve y cómo implementarlo en tu empresa.
Recuperado de https://rockcontent.com/es/blog/data-mining/
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3ra ed.). Morgan
Kaufmann.
Iberdrola. (2020). Data mining: definición, ejemplos y aplicaciones.
https://www.iberdrola.com/innovacion/data-mining-definicion-ejemplos-y-aplicaciones
Exastax. (s.f.). The history of data mining. Medium. https://medium.com/@exastax/the-history-of-
data-mining-d2aeb0f587ce
KDnuggets. (2016, Junio 16). The history of data mining. https://www.kdnuggets.com/2016/06/rayli-
history-data-mining.html
NordVPN. (2022, diciembre 6). ¿Qué es la minería de datos y cómo funciona?
https://nordvpn.com/es/blog/mineria-de-datos/
Technosoft Engineering. (2021, octubre 1). Pros and cons of data mining.
https://technosofteng.com/blogs/pros-and-cons-of-data-mining/
Panchal, N., & Panchal, N. (2024, 19 febrero). Data Mining Use Cases in Finance Industry. Damco
Solutions. https://www.damcogroup.com/blogs/use-cases-of-data-mining-in-finance-industry
REFERENCIAS

18. Corporativa, I. (s. f.). Descubre cómo el «data mining» predecirá nuestro comportamiento.
Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovacion/data-mining-definicion-ejemplos-y-
aplicaciones
Data mining: ¿qué es y para qué sirve? (2025b, mayo 8). REPSOL.
https://www.repsol.com/es/energia-futuro/tecnologia-innovacion/data-mining/index.cshtml
Wanatop, & Wanatop. (2020, May 20). Minería de Datos: ¿Qué es y en qué consiste? - IEP. IEP -
Instituto Europeo de Posgrado. https://www.iep-edu.com.co/mineria-de-datos/
REFERENCIAS