AGRADECIMIENTOS

Agradecemos a todos aquellos quienes visitan nuestro blog y se interesan por aprender cada vez más sobre las tecnologías de la información. Las TDI han ido tomando cada vez más peso con el pasar de los años, y nos han ayudado a evolucionar como personas, brindándonos una ayuda incondicional en nuestro diario vivir. 

Poco a poco iremos añadiendo más información respecto a temas relacionados con las TDI. Esperamos sigan visitándonos y brindando su apoyo incondicional.

Atte.

Administradores de tdimari.blogspot.com

BIBLIOGRAFÍA

   Information & Magnament, Data Mining, 2010,

 http://search.proquest.com/docview/859632701/9698FD1522924807PQ/9?accountid=15690#center

·        Bamma Wikispace, Minería de Datos “Ventajas-Desventajas”,

 http://bamma.wikispaces.com/Ventajas+y+desventajas

·         Sinnexus, Datamining, 

 http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx

·         Wikipedia, Web Mining, 

 https://es.wikipedia.org/wiki/Web_mining

·         Information & Magnament, Web Mining, 2010, 

http://search.proquest.com/docview/213914025/BACE4E07F80347A0PQ/3?accountid=15690#center

CONCLUSIÓN

Como resultado de la investigación presentada, es posible concluir que tanto Data Mining como

Web Mining son programas de gran importancia. Se puede apreciar que el uso de Web Mining depende bastante de Data Mining, pues su metodología ocupa herramientas de dicho software para poder obtener resultados exitosos.

Dentro de la investigación, se puso énfasis en las ventajas y desventajas de cada tecnología.

En este punto se concluye que si bien tanto Data Mining como Web Mining poseen desventajas, estás no son tan relevantes como las ventajas que posee. Dentro de las desventajas de Data Mining, se destaca que se trata de un tema de costo y tiempo a la hora de recopilar los datos requeridos, sin embargo, las ventajas de éste programa son sumamente relevantes, pues permite descubrir información que no se esperaba obtener y, así, inmensas bases de datos puedan ser analizadas mediante esta tecnología. Por otro lado, en cuanto a las desventajas de Web Mining , se enfatiza que la tecnología en sí no causa mayor problema, a menos que se haga uso de ella de forma personal. Se hace referencia a un tema de ética, pues se invade la privacidad de información de un individuo y se podría utilizar para su difusión o algo similar, sin el conocimiento de la misma persona, En cuanto a las ventajas, son una infinidad de beneficios los que se pueden obtener a través del uso de ésta tecnología, por lo mismo, es ocupada tanto por el gobierno como por empresas comerciales..

ESQUEMA

DESVENTAJAS WEB MINING

DESVENTAJAS

Web Mining, la tecnología en sí misma, no crea problemas, pero esta tecnología cuando se utiliza en los datos de carácter personal puede causar problemas. La cuestión ética más criticada sobre el uso de Web Mining es la invasión de la privacidad. La privacidad se considera perdida cuando la información relativa a una persona se obtiene, se usa para su difusión u otro motivo, especialmente si esto ocurre sin su conocimiento o consentimiento. Los datos obtenidos serán analizados, y agrupados para formar perfiles, los datos serán anónimos antes de la agrupación a fin de que ningún individuo pueda ser vinculado directamente a un perfil. Pero por lo general los perfiles de grupo se utilizan como si fueran perfiles personales. Así, estas aplicaciones de individualizar a los usuarios de juzgar por sus clics del ratón. De-la individualización, se puede definir como una tendencia de juzgar y tratar a las personas sobre la base de las características del grupo en lugar de en sus propias características individuales y el fondo. Otra preocupación importante es que las empresas de recogida de los datos para un propósito específico podrían utilizar los datos para un fin totalmente distinto, y esto viola fundamentalmente los intereses del usuario. La tendencia creciente de la venta de datos personales como una mercancía alienta a propietarios de sitios web para el comercio de datos personales obtenidos de su sitio. Esta tendencia ha aumentado la cantidad de datos capturados y comercializados aumenta las posibilidades de la vida privada de ser invadido. Las empresas que compran los datos tienen la obligación de hacer que el anonimato y que estas empresas se consideran autores de cualquier versión específica de los patrones de la minería. Son legalmente responsables de los contenidos de la liberación; cualquier inexactitud en la publicación resultará en demandas serias, pero no hay ninguna ley que les impide el comercio de los datos. Algunos de los algoritmos de minería podrían utilizar los atributos de polémica como el sexo, raza, religión u orientación sexual a categorizar a los individuos. Estas prácticas pueden ser en contra de la legislación contra la discriminación. Las aplicaciones hacen que sea difícil identificar el uso de tales atributos polémicos, y no hay ninguna norma firme contra el uso de algoritmos de este tipo con tales atributos. Este proceso podría resultar en una denegación de servicio o un privilegio a una persona basándose en su raza, religión u orientación sexual, ahora esta situación puede evitarse con los altos estándares éticos gestionados por la empresa de minería de datos. Los datos recogidos son en forma anónima para que, los datos obtenidos y los patrones obtenidos no se puedan remontar a un individuo. Puede parecer como si esto no plantea ninguna amenaza a la vida privada, en realidad muchos de información adicional se puede deducir por la aplicación de la combinación de dos datos por separado sin escrúpulos por parte del usuario.

VENTAJAS WEB MINING

VENTAJAS

Web Mining esencialmente tiene muchas ventajas que hace que esta tecnología atractiva para las sociedades, incluidas las agencias de gobierno. Esta tecnología ha permitido que el comercio electrónico para hacer marketing personalizado, que finalmente resulta en mayores volúmenes de comercio. Las agencias gubernamentales están utilizando esta tecnología para clasificar las amenazas y la lucha contra el terrorismo. La capacidad de predicción de la aplicación de la minería puede beneficia a la sociedad mediante la identificación de actividades delictivas. Las compañías pueden establecer una relación mejor atención al cliente, dándoles exactamente lo que necesitan. Las empresas pueden entender las necesidades del cliente mejor y pueden reaccionar a las necesidades del cliente más rápido. Las empresas pueden encontrar, atraer y retener a los clientes, ya que pueden ahorrar en los costes de producción mediante la utilización de la visión adquirida de los requisitos del cliente. Se puede aumentar la rentabilidad de fijación de precios objetivo sobre la base de los perfiles creados. Incluso se puede encontrar el cliente que podría defecto a un competidor de la compañía tratará de retener al cliente ofreciendo ofertas promocionales a los clientes específicos, reduciendo así el riesgo de perder un cliente.

WEB MINING

DEFINICIÓN

Web Mining, es una metodología de recuperación de la información que usa herramientas de Data Mining para extraer información tanto del contenido de las páginas, de su estructura de relaciones (enlaces) y de los registro de navegación de los usuarios. Existen tres tipos de Web Mining: Web Using Mining[1], Web Content Mining[2] y Web Structure Mining.[3]

Los sitios web son típicamente diseñados prestando atención a una variedad de criterios. Sin embargo, la estructura del sitio web determina el comportamiento de navegación y los resultados vías de investigación. Un estudio sobre la base de los sitios web de 80 universidades españolas institucionales se ha utilizado para este propósito. Para cada raíz de dominio, se han considerado dos redes diferentes: la primera es la red de dominio, y la segunda es la red de página. En ambos casos, varios indicadores relacionados con el análisis de redes sociales han sido evaluadas para caracterizar la estructura del sitio web. El análisis factorial ofrece la metodología estadística para extraer adecuadamente los principales perfiles de sitio web en términos de su estructura interna. Este documento permite la categorización de los estilos y diseños de los sitios web y proporciona directrices generales para ayudar a los diseñadores a identificar mejor las áreas de creación y mejora de sitios web institucionales. Los resultados de este estudio ofrecen implicaciones prácticas para los diseñadores de sitios web, para crear y mantener una presencia efectiva en la web, y para mejorar la utilización de ésta. La investigación se limita a los sitios web de 80 universidades españolas institucionales. Otros sitios web universitarios institucionales de distintos países pueden ser analizados y las conclusiones podrían ser similares o aumentar. Este documento pone de relieve la importancia de la estructura de los sitios web internos, y sus implicaciones en la facilidad de uso y resultados en vías de investigación.

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[1] Minería de los registros de navegación en la Web.

[2] Minería de contenido de la Web.

[3] Minería de la estructurad e la Web.