La minería de datos es el proceso de descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos que implican métodos en la intersección del aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos[1]. La minería de datos es un subcampo interdisciplinario de la informática y la estadística con el objetivo general de extraer información (con métodos inteligentes) de un conjunto de datos y transformar la información en una estructura comprensible para su uso posterior[1][2][3][4] La minería de datos es el paso de análisis del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, o KDD. Aparte del paso de análisis en bruto, también implica aspectos de gestión de bases de datos y datos, preprocesamiento de datos, consideraciones de modelo e inferencia, métricas de interés, consideraciones de complejidad, posprocesamiento de estructuras descubiertas, visualización y actualización en línea. 1] La diferencia entre el análisis de datos y la minería de datos es que el análisis de datos es para resumir la historia, como el análisis de la eficacia de una campaña de marketing, en cambio, la minería de datos se centra en el uso de aprendizaje automático específico y modelos estadísticos para predecir el futuro y descubrir los patrones entre los datos. 6]
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