La minería de datos no es un concepto nuevo, ni acompañó a la revolución digital. El concepto existe desde hace casi un siglo, aunque se hizo más popular en la década de 1930. En 1936, Alan Turing propuso la idea de una máquina universal que pudiera realizar cálculos utilizando técnicas de las computadoras actuales; que fue uno de los primeros modelos de minería de datos.
Desde entonces, hemos recorrido un largo camino. La minería de datos y el aprendizaje automático se han convertido en herramientas viables en las empresas que ayudan a mejorar todo, desde las operaciones de ventas hasta análisis financiero con fines de inversión. Como resultado, los científicos de datos ahora son más importantes para las empresas de todo el mundo.
¿Qué es la minería de datos?
En términos simples, es el proceso de analizar grandes cantidades de datos para descubrir inteligencia empresarial que pueden ayudar a las empresas a resolver problemas, reducción de riesgosy aprovechar nuevas posibilidades. Las similitudes entre buscar información importante en una gran base de datos y extraer minerales en una montaña inspiraron el nombre de este sistema. Ambos procedimientos necesitan analizar grandes cantidades de datos para descubrir el valor oculto.
La minería de datos proporciona respuestas a preguntas comerciales que, en el pasado, requerían demasiado tiempo para responderlas manualmente. En su mayor parte, ayuda a los usuarios a encontrar patrones, tendencias y relaciones que de otro modo podrían pasar por alto. Esto se puede lograr mediante el empleo de una variedad de herramientas estadísticas para examinar los datos de varias maneras. En consecuencia, esta información ayuda a pronosticar lo que sucederá en el futuro y tomar medidas para impactar los resultados comerciales.
El uso de la minería de datos es prominente en sectores comerciales como ventas y marketing, desarrollo de productos, atención médica, etc. Cuando se realiza correctamente, la minería de datos le brinda una ventaja competitiva significativa al permitirle comprender más acerca de sus clientes. Esto finalmente conduce al desarrollo de estrategias de marketing exitosas, mejora de ingresos y gestión de costos adecuada.
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Cómo funciona la minería de datos
Explorar y analizar enormes cantidades de datos para encontrar patrones y tendencias relevantes es de lo que se trata la minería de datos. Y además de los beneficios anteriores, otras áreas en las que es útil incluyen; marketing de bases de datos, gestión de riesgos crediticios, detección de fraudes, detección de correo electrónico no deseado e incluso determinación de la actitud del usuario.
Mientras tanto, hay cuatro pasos en el proceso de minería de datos. Las organizaciones comienzan recopilando datos y cargándolos en almacenes de datos. Luego, los datos se almacenan y administran, ya sea en las instalaciones o en la nube.
Se accede a los datos por analistas de negocios, equipos de gestión y especialistas en tecnología de la información, quienes luego deciden cómo organizarlo. A continuación, el software de la aplicación se hace cargo. Ordena los datos según las respuestas del usuario, después de lo cual presenta los datos en un formato fácil de compartir, como un gráfico o una tabla, por parte del usuario final.
El proceso de minería de datos
La minería de datos implica una serie de etapas, desde la recopilación de datos hasta la visualización, para extraer información útil de conjuntos de datos masivos. Las técnicas de minería de datos básicamente ayudan a producir descripciones y predicciones sobre un conjunto de datos de destino. El siguiente proceso revela cómo se puede lograr esto.
#1. Definir los Objetivos de Negocio:
Esta suele ser la parte más difícil del proceso de minería de datos, aunque muchas empresas tienden a pasar por alto esta etapa crucial.
En este punto, los científicos de datos y las partes interesadas del negocio deben colaborar para determinar los problemas comerciales. Esto guiará las consultas de datos y parámetros para un proyecto específico. Sin embargo, es posible que los analistas deban realizar investigaciones adicionales para comprender completamente el contexto comercial.
#2. Preparación de datos:
Una vez que se determina el alcance del problema, los científicos de datos podrán determinar qué recopilación de datos les ayudará a responder las preguntas comerciales esenciales con mayor facilidad.
Literalmente limpian los datos después de recopilarlos, eliminando cualquier ruido como duplicados, números faltantes y valores atípicos. Mientras tanto, es posible que se requiera un paso adicional, según el conjunto de datos. El objetivo es disminuir el número de dimensiones, ya que tener demasiadas características puede ralentizar cualquier cálculo posterior. Para garantizar una precisión óptima en cualquier modelo, los científicos de datos buscarán mantener los predictores más importantes.
#3. Modelado y Minería de Patrones:
Los científicos de datos pueden observar cualquier vínculo de datos intrigante, como patrones secuenciales, reglas de asociación o correlaciones, según el tipo de investigación. Pero si bien los patrones de alta frecuencia ofrecen una gama más amplia de usos, las variaciones de datos a veces pueden ser más fascinantes y exponen áreas potenciales de fraude.
Según los datos disponibles, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden resultar útiles a la hora de clasificar una recopilación de datos. Si los datos de entrada están etiquetados (aprendizaje supervisado), se puede usar un modelo de clasificación o una regresión para categorizar los datos, o simplemente se puede usar la regresión para pronosticar la plausibilidad de una tarea específica.
Por otro lado, los puntos de datos individuales en el conjunto de entrenamiento se comparan entre sí para descubrir similitudes subyacentes y luego se ensamblan en función de esas características si el conjunto de datos no está etiquetado (es decir, aprendizaje no supervisado).
#4. Evaluación de Resultados e Implementación de Conocimientos
Una vez agregados los datos, se deben examinar y comprender los resultados. Cuando se trata de finalizar los resultados, deben ser válidos, únicos, valiosos y fáciles de comprender. Si se cumple este criterio, las organizaciones pueden utilizar esta información para desarrollar nuevas estrategias que les ayuden a lograr sus objetivos.
Ejemplo de minería de datos
Las técnicas de minería de datos son ampliamente utilizadas en las tiendas de comestibles. Los clientes pueden obtener tarjetas de fidelización gratuitas de varios supermercados, que les dan acceso a descuentos especiales que no están disponibles para los no miembros. En otras palabras, las tiendas pueden rastrear fácilmente quién está comprando qué, cuándo lo están comprando ya qué precio usando las tarjetas. Después de analizar los datos, los minoristas pueden usarlos para ofrecer cupones a los clientes en función de sus prácticas de compra. También pueden determinar cuándo poner artículos a la venta o venderlos a precio completo.
Cuando una corporación usa solo información seleccionada que apenas refleja el grupo total de la muestra para establecer una teoría, la extracción de datos puede ser motivo de preocupación.
Técnicas de Minería de Datos
Para convertir enormes cantidades de datos en información significativa, la minería de datos emplea una variedad de algoritmos y metodologías. Estos son algunos de los más comunes:
#1. Reglas de asociación:
El término "regla de asociación" se refiere a un método basado en reglas para determinar asociaciones entre variables en un conjunto de datos.
El análisis de la canasta de mercado, que permite a las organizaciones comprender mejor los vínculos entre diferentes artículos, básicamente emplea estas metodologías. Las empresas pueden desarrollar estrategias de venta cruzada y motores de recomendación más fuertes al comprender los hábitos de consumo de sus clientes.
#2. Redes neuronales:
Las redes neuronales ayudan a manejar datos simulando la interconexión del cerebro humano a través de capas de nodos. Entradas, pesos, un sesgo (o umbral) y una salida conforman cada nodo.
Si el valor de salida alcanza un determinado umbral, el nodo se "dispara" o "activa", enviando datos a la siguiente capa de la red. A través del aprendizaje supervisado, las redes neuronales aprenden esta función de mapeo y luego la modifican en función de la función de pérdida mediante el descenso de gradiente.
Podemos estar seguros de la precisión del modelo para producir la respuesta correcta cuando la función de costo es igual o cercana a cero.
#3. Árbol de decisión:
Esta técnica de minería de datos agrupa o predice resultados potenciales en función de una colección de decisiones utilizando métodos de clasificación o regresión. Utiliza una imagen en forma de árbol para mostrar los resultados potenciales de estas decisiones, como su nombre lo indica.
#4. K-vecino más cercano (KNN):
Esta es una técnica no paramétrica que clasifica los puntos de datos en función de su proximidad y relación con otros datos disponibles. Esta técnica supone que los puntos de datos que son comparables se pueden descubrir juntos. Como resultado, intenta determinar la distancia entre los puntos de datos, utilizando distancia euclidianay luego asigna una categoría basada en la categoría o promedio más común.
Aplicaciones de Minería de Datos
Los equipos de inteligencia empresarial y análisis de datos utilizan cada vez más técnicas de minería de datos para obtener información para sus organizaciones e industrias. Los siguientes son algunos ejemplos de aplicaciones de minería de datos:
Previsión de ventas
Pronóstico de ventas es una forma de hacer uso de los enlaces revelados por los algoritmos de minería de datos.
El uso de herramientas de minería de datos para responder a un problema comercial sobre qué se venderá y cuándo se conoce como pronóstico de ventas.
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Walmart, por ejemplo, hace un uso extensivo de los datos recopilados por sus mineros de datos. Según la investigación de Walmart, cuando había advertencias de tormenta en el área, era más probable que las personas compraran Pop-Tarts de fresa. Las Pop-Tarts de fresa fueron luego colocadas estratégicamente en las cajas de Walmart.
Las preguntas comerciales de Walmart (¿qué compran los clientes cuando se acercan los huracanes?) se resolvieron mediante la extracción de datos al impulsar las compras impulsivas en las cajas (la gente compra más Pop-Tarts de fresa).
Sin embargo, esta es una definición bastante amplia de minería de datos; tratando de anticipar las acciones de todos.
Segmentación de mercado
Segmentación de mercado es una de las características más poderosas de la minería de datos. Se puede considerar como una forma de agrupación.
Una corporación podría examinar la información recopilada y comenzar a tomar decisiones comerciales basadas en criterios como la edad o el género.
Digamos que recopilamos información sobre compras de iPhone, por ejemplo. Cuando combinamos nuestros datos, descubrimos que los menores de 30 años tienen más probabilidades de comprar un iPhone. Un científico de datos podría aconsejar al equipo de marketing de Apple que dirija los anuncios a personas menores de 30 años.
Estamos construyendo modelos de predicción aquí, ya que sabemos lo que queremos vender y estamos tratando de averiguar a quién debemos comercializar.
Ese es solo un ejemplo; puedes ser mucho más específico. Es posible que dividamos aún más nuestro mercado según el género, la raza y el puntaje crediticio. Entonces podríamos descubrir que el mercado objetivo de los iPhones son las mujeres blancas menores de 30 años con calificaciones crediticias sobresalientes.
Las posibilidades de segmentación son ilimitadas y dependen únicamente de los datos que tenga.
Educación
Las instituciones educativas han comenzado a recopilar datos para comprender mejor a sus poblaciones estudiantiles y los entornos que promueven el éxito. Básicamente, a medida que más cursos se trasladan a plataformas en línea, los instructores pueden realizar un seguimiento y evaluar el rendimiento utilizando una variedad de dimensiones y métricas, como pulsaciones de teclas, perfiles de estudiantes, clases, universidades y tiempo dedicado.
Optimización de Operaciones
La minería de procesos utiliza técnicas de minería de datos para reducir los costos en las tareas operativas, lo que permite que las empresas operen de manera más eficiente. Esto ayuda a los dueños de negocios a identificar cuellos de botella costosos y mejorar la toma de decisiones.
¿Qué entiende por minería de datos?
La minería de datos es un concepto que la mayoría de las empresas utilizan para transformar datos sin procesar en información significativa. Básicamente, las empresas aprenden más sobre sus clientes empleando software para buscar tendencias en lotes masivos de datos. Esto les permite diseñar campañas de marketing más exitosas, mejorar las ventas y reducir costos. La recopilación de datos, el almacenamiento y el procesamiento informático efectivos son necesarios para la minería de datos.
¿Para qué se utiliza la minería de datos?
El uso de la minería de datos es prominente en sectores comerciales como ventas y marketing, desarrollo de productos, atención médica, etc. Cuando se realiza correctamente, la minería de datos le brinda una ventaja competitiva significativa al permitirle comprender más acerca de sus clientes. Esto finalmente conduce al desarrollo de estrategias de marketing exitosas, mejora de ingresos y gestión de costos adecuada.
¿Qué es la minería de datos y cómo funciona?
Las organizaciones comienzan recopilando datos y cargándolos en almacenes de datos. Luego, los datos se almacenan y administran, ya sea en las instalaciones o en la nube. Los analistas de negocios, los equipos de gestión y los especialistas en tecnología de la información acceden a los datos, quienes luego deciden cómo organizarlos. A continuación, el software de la aplicación se hace cargo. Ordena los datos según las respuestas del usuario, después de lo cual presenta los datos en un formato fácil de compartir, como un gráfico o una tabla, por parte del usuario final.
¿Cuáles son los 3 tipos de minería de datos?
Algunos tipos de minería de datos son:
- Agrupación.
- Predicción.
- Clasificación.
¿Cuáles son los 7 pasos de la minería de datos?
- Limpieza de datos.
- Integración de datos.
- Reducción de datos
- Transformación de datos.
- Procesamiento de datos.
- Evaluación de patrones
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