CONCEPTOS Y ENFOQUES DE LA MINERÍA DE REGLAS DE ASOCIACIÓN

La minería de datos puede utilizarse para descubrir patrones en los datos, pero a menudo sólo se lleva a cabo en muestras de datos. El proceso será ineficaz si las muestras no son una buena representación del conjunto de los datos. La minería de datos no puede descubrir patrones que puedan estar presentes en el conjunto más amplio de datos si esos patrones no están presentes en la muestra que se está "minando". La incapacidad para encontrar patrones puede convertirse en la causa de algunas disputas entre clientes y proveedores de servicios. Por lo tanto, la minería de datos no es infalible, pero puede ser útil si se recogen muestras de datos suficientemente representativas. El descubrimiento de un patrón particular en un conjunto concreto de datos no significa necesariamente que se encuentre un patrón en otro lugar de los datos más amplios de los que se extrajo esa muestra. Una parte importante del proceso es la verificación y validación de los patrones en otras muestras de datos.