Ciencia de datos

minería de reglas de asociación.

Por ejemplo, podríamos querer extraer patrones que nos ayuden a identificar grupos de clientes que exhiben comportamientos y gustos similares. En la jerga empresarial, esta tarea se conoce como segmentación de clientes, y en la terminología de la ciencia de datos se llama agrupamiento.

La minería de datos generalmente se ocupa del análisis de datos estructurados y a menudo implica un énfasis en las aplicaciones comerciales.

El aprendizaje automático se centra en el diseño y la evaluación de algoritmos para extraer patrones de los datos

La ciencia de datos abarca un conjunto de principios, definiciones de problemas, algoritmos y procesos para extraer patrones no obvios y útiles de grandes conjuntos de datos

La razón por la cual los primeros estados pusieron tanto esfuerzo y recursos en grandes operaciones de recolección de datos fue que estos estados necesitaban aumentar los impuestos y los ejércitos, lo que demuestra la afirmación de Benjamin Franklin de que solo hay dos cosas ciertas en la vida: la muerte y los impuestos.