Minería de datos
La caza de patrones en grandes conjuntos de datos — un término que los estadísticos usaron al principio como insulto.
La expresión salió de la comunidad de bases de datos hacia 1990. Entre los estadísticos, el «dragado de datos» significaba desde hacía tiempo buscar hasta que algo pareciera significativo, cosa que en un conjunto lo bastante grande siempre acaba pasando. El campo respondió con metodología: el proceso KDD y más tarde CRISP-DM (1999), que ordena el trabajo en fases —de entender el negocio a poner en producción— y donde la mayor parte del tiempo se va en limpiar datos.
Las técnicas clásicas son las reglas de asociación (Apriori, 1994 — el análisis de la cesta de la compra, y la historia mil veces repetida y nunca probada de los pañales y la cerveza), la clasificación, el agrupamiento y la detección de anomalías. Desde 2012 la etiqueta ha cedido su sitio a la ciencia de datos o al aprendizaje automático, pero el instrumental es prácticamente el mismo, y también lo es el fallo de fondo: encontrar patrones que no generalizan.