Cuando se habla de minería de datos, aplicaciones,
herramientas y soluciones trabajan de forma conjunta para lograr un objetivo
común: garantizar la calidad de los datos. Se busca llegar a un nivel que
aporte fiabilidad a la toma de decisiones, asegurando que con ellos se crea un
conocimiento sólido, íntegro y completo.
Dentro del campo de la minería de datos, las aplicaciones más extendidas son las siguientes:
1. Análisis de datos financieros: se emplea tanto en el sector bancario como en el de las finanzas. Se busca proveer datos que aseguren que es posible practicar análisis sistemáticos en condiciones avanzadas y con garantías de fiabilidad. Algunos ejemplos son:
Dentro del campo de la minería de datos, las aplicaciones más extendidas son las siguientes:
1. Análisis de datos financieros: se emplea tanto en el sector bancario como en el de las finanzas. Se busca proveer datos que aseguren que es posible practicar análisis sistemáticos en condiciones avanzadas y con garantías de fiabilidad. Algunos ejemplos son:
Diseño y construcción de almacenes de datos para el análisis
multidimensional de datos.
- Predicción de pago de préstamos y análisis de políticas de
crédito de cliente.
Clasificación y el agrupamiento de los clientes para la
creación de ofertas personalizadas.
Detección de blanqueamiento de dinero y otros delitos
financieros.
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