Las empresas ahora tienen más datos a su disposición que nunca antes. Sin embargo, debido al gran volumen de datos, dar sentido a los volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados para implementar reformas puede ser increíblemente difícil. Esta dificultad, si no se aborda de manera efectiva, tiene el potencial de reducir el valor o la validez de todos los datos. La minería de datos es el proceso a través del cual las empresas buscan patrones en los datos para obtener información relevante para sus necesidades. En otras palabras, ambos inteligencia empresarial y la ciencia de datos, sin duda, lo requieren. Básicamente, las organizaciones pueden emplear una variedad de técnicas de minería de datos para convertir los datos sin procesar en información útil. Estos van desde inteligencia artificial de vanguardia hasta los fundamentos de la preparación de datos, todos los cuales son fundamentales para aprovechar al máximo las inversiones en datos.
Entonces, en esta publicación, profundizaremos en todo lo que debe saber sobre las técnicas y procesos de minería de datos. Pero solo para estar seguro de que sabe en lo que se está metiendo, consulte nuestra publicación sobre definición, importancia, aplicación y mejores prácticas de minería de datos para familiarizarse con los conceptos básicos.
Ahora pongamos la pelota en marcha...
Técnicas y pasos para la minería de datos
A continuación se muestra una lista completa de técnicas o pasos de minería de datos que cada empresa necesitaría en un momento u otro durante el proceso de minería de datos.
#1. Limpieza y preparación de datos
Limpiar y preparar los datos es un paso importante en el proceso de minería de datos. Para ser útiles en varios procedimientos analíticos, los datos sin procesar deben limpiarse y estructurarse. Diferentes partes del modelado de datos, transformación, migración de datos, ETL, ELT, integración de datos y agregación son a menudo aspectos en la limpieza y preparación de datos. Generalmente, es un paso crítico para determinar el uso óptimo de los datos. Esto también significa comprender sus características y atributos básicos.
La importancia de la limpieza y preparación de datos para una empresa es evidente. Los datos no tienen sentido para una organización o no son confiables debido a su calidad si se omite esta primera etapa. Las empresas deben poder confiar en sus datos, resultados analíticos y las acciones tomadas como resultado de esos resultados.
#2. Patrones de seguimiento
El reconocimiento de patrones es una técnica básica de minería de datos. Implica detectar y rastrear tendencias o patrones en los datos para sacar conclusiones informadas con respecto a los resultados comerciales.
Cuando una empresa nota un patrón en los datos de ventas, por ejemplo, hay una base para tomar medidas. Tiene que capitalizar la información. Además, si una empresa descubre que un producto determinado se vende mejor que otros para un grupo demográfico específico, puede utilizar esta información para desarrollar productos o servicios similares, o simplemente almacenar mejor el producto original para este grupo.
#3. Clasificación
Las numerosas cualidades vinculadas con diferentes tipos de datos a menudo se analizan utilizando varias técnicas de minería de datos de clasificación.
Las organizaciones pueden categorizar o clasificar los datos vinculados después de identificar las principales características de varios tipos de datos. Esto es esencial para reconocer la información de identificación personal que las empresas pueden querer proteger o eliminar de los documentos, por ejemplo.
#4. Asociación
El término “asociación” se refiere a una técnica de minería de datos que tiene mucho en común con las estadísticas. Muestra que ciertos datos (o eventos basados en datos) están conectados a otros datos o eventos basados en datos. En otras palabras, es comparable al concepto de aprendizaje automático de co-ocurrencia, en el que la existencia de un evento basado en datos indica la posibilidad de otro.
Además, la correlación es un término estadístico que es análogo al concepto de asociación. Esto indica que el análisis de datos revela un vínculo entre dos ocurrencias de datos, como el hecho de que la compra de hamburguesas suele ir acompañada de la compra de papas fritas.
#5. Detección de valores atípicos
Cualquier irregularidad en los conjuntos de datos se detecta mediante la detección de valores atípicos. Cuando las empresas descubren anomalías en sus datos, se vuelve más fácil comprender por qué ocurren y planificar futuras ocurrencias para cumplir con los objetivos corporativos. Por ejemplo, si hay un aumento en el uso de sistemas transaccionales para tarjetas de crédito en un momento determinado del día, las empresas pueden usar esta información para optimizar sus ventas durante el resto del día al averiguar por qué.
Lea también: Estrategias de Gestión de Riesgos: ¡¡¡Más de 5 Estrategias que Puede Seguir Ahora!!!
#6. Agrupación
La agrupación en clústeres es una estrategia de análisis que utiliza métodos visuales para comprender los datos. Los métodos de agrupamiento utilizan gráficos para demostrar dónde se encuentra la distribución de datos en relación con ciertas métricas. Sin embargo, para representar esta distribución de datos, las técnicas de agrupación a menudo utilizan diferentes colores.
Mientras tanto, el análisis de clústeres funciona mejor con técnicas gráficas. Los usuarios pueden observar visualmente cómo funciona la distribución de datos y detectar tendencias que sean relevantes para sus objetivos comerciales utilizando gráficos y agrupaciones en particular.
#7. Regresión
Las técnicas de regresión son útiles para determinar la naturaleza de la relación de un conjunto de datos entre las variables. En algunos casos, las asociaciones podrían ser causales, mientras que en otros, podrían ser solo correlaciones. La regresión es una técnica simple de caja blanca para determinar cómo se relacionan las variables. Y cuando se trata de la aplicación de técnicas de regresión, previsión y el modelado de datos encabezan la lista.
Lea también: MODELOS DE PRONÓSTICO: Tipos y Guía Detallada de los Modelos
#8. Predicción
La predicción es una de las cuatro disciplinas de análisis y es un aspecto particularmente fuerte de la minería de datos. Analítica predictiva funciona extendiendo las tendencias observadas en los datos actuales o históricos hacia el futuro. Como resultado, proporciona a las empresas información sobre las tendencias que surgirán en sus datos en el futuro.
El análisis predictivo se puede hacer de varias maneras. Los aspectos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial son partes integrales de algunos de los más avanzados. El análisis predictivo, por otro lado, casi nunca tiene que depender de estas técnicas; funciona con algoritmos más simples.
#9. patrones secuenciales
Esta técnica de minería de datos se enfoca en descubrir un conjunto de eventos que ocurren en un orden predeterminado. Es muy útil para extraer datos transaccionales. Este método, por ejemplo, puede revelar los segmentos de ropa que es más probable que adquieran los compradores después de hacer una primera compra, como un par de zapatos.
Comprender los patrones secuenciales puede ayudar a las empresas a recomendar productos adicionales a los clientes para aumentar las ventas.
#10. Árboles de decisión
Los árboles de decisión son una forma de modelo de predicción que permite a las empresas recolectar datos de manera efectiva. Aunque un árbol de decisiones es técnicamente un tipo de aprendizaje automático, se lo conoce más comúnmente como una versión de caja blanca debido a su simplicidad.
Los usuarios pueden ver fácilmente cómo las entradas de datos afectan las salidas usando un árbol de decisión. Por ejemplo, un bosque aleatorio es un modelo de análisis predictivo que se crea mediante la combinación de múltiples modelos de árboles de decisión. Los modelos de bosques aleatorios complicados se consideran técnicas de aprendizaje automático de "caja negra". Esto se debe a que sus resultados no siempre son sencillos de interpretar en función de sus entradas. Sin embargo, en la mayoría de las circunstancias, este tipo fundamental de modelado de conjuntos es más preciso que confiar solo en árboles de decisión.
#11. Técnicas Estadísticas
Las técnicas estadísticas están en el corazón de la mayoría de los análisis de minería de datos. Los diversos modelos analíticos se basan en ideas estadísticas que producen números numéricos que podrían ayudar a lograr ciertos objetivos comerciales.
En los sistemas de reconocimiento de imágenes, las redes neuronales, por ejemplo, utilizan estadísticas sofisticadas basadas en diferentes pesos y métricas para identificar si una imagen es un perro o un gato.
Además, los modelos estadísticos son uno de los dos campos principales de la inteligencia artificial.
Algunas técnicas estadísticas tienen modelos estáticos, mientras que otras que utilizan el aprendizaje automático mejoran con el tiempo.
#12. Visualización
Otro aspecto importante de la minería de datos es la visualización de datos. Brindan a los usuarios acceso a datos basados en experiencias sensoriales que se pueden ver.
Las visualizaciones de datos actuales son dinámicas, útiles para transmitir datos en tiempo real y se distinguen por una variedad de colores que revelan diversas tendencias y patrones de datos.
Además, los tableros son una herramienta poderosa para descubrir información de minería de datos mediante visualizaciones de datos. Entonces, en lugar de depender únicamente de los resultados numéricos de los modelos estadísticos, las organizaciones pueden crear tableros basados en una variedad de métricas y usar visualizaciones para resaltar patrones en los datos.
#13. Redes neuronales
Una red neuronal es un tipo de modelo de aprendizaje automático que aparece con frecuencia en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Las redes neuronales son uno de los modelos de aprendizaje automático más precisos que se utilizan en la actualidad. Sus nombres son el resultado del hecho de que tienen diferentes capas que reflejan la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro humano.
Aunque una red neuronal puede ser una herramienta útil en la minería de datos, las organizaciones deben tener cuidado al emplearla. Esto se debe a que algunos de estos modelos de redes neuronales son bastante complejos, lo que dificulta comprender cómo una red neuronal llegó a un resultado en primer lugar.
#14. Almacenamiento de datos
La etapa de almacenamiento de datos del proceso de minería de datos es crucial. El almacenamiento de datos implica el almacenamiento de datos estructurados en sistemas de administración de bases de datos relacionales para que puedan someterse a análisis de inteligencia comercial, informes y tableros básicos.
En los últimos tiempos, los almacenes de datos en la nube y los almacenes de datos en repositorios de datos semiestructurados y no estructurados, como Hadoop, están fácilmente disponibles.
Si bien los almacenes de datos alguna vez se usaron para almacenar y analizar datos históricos, muchos enfoques modernos ahora pueden proporcionar análisis de datos en profundidad y en tiempo real.
#15. Procesamiento de memoria a largo plazo
La capacidad de interpretar datos durante largos períodos de tiempo se conoce como procesamiento de memoria a largo plazo. Aquí es donde los datos históricos de los almacenes de datos resultan útiles.
Básicamente, cuando una empresa puede ejecutar análisis durante un largo período de tiempo, puede detectar patrones que de otro modo serían difíciles de notar. Por ejemplo, una empresa puede descubrir indicaciones sutiles para reducir la rotación en finanzas al analizar el desgaste durante un período de varios años.
#dieciséis. Inteligencia artificial y aprendizaje automático
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) son dos de las tecnologías de minería de datos más punteras. Cuando se trabaja con grandes cantidades de datos, las formas avanzadas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, brindan predicciones muy precisas. Como resultado, son valiosos en aplicaciones de IA como visión por computadora, reconocimiento de voz y análisis de texto avanzado que aplican procesamiento de lenguaje natural.
Estos enfoques de minería de datos funcionan bien con datos semiestructurados y no estructurados para extraer valor.
El futuro de la nube y la minería de datos
La expansión de la minería de datos ha sido acelerada por la tecnología de computación en la nube. Las tecnologías de la nube están perfectamente adaptadas a las cantidades masivas de datos semiestructurados y no estructurados de alta velocidad de hoy en día con los que deben lidiar la mayoría de las empresas. Los recursos elásticos de la nube pueden escalar rápidamente para satisfacer estas enormes demandas de datos. Como resultado, debido a que la nube puede almacenar más datos en una variedad de formas, se requieren más tecnologías de extracción de datos para convertir esos datos en información. Las técnicas avanzadas de minería de datos, como la IA y el aprendizaje automático, también están disponibles como servicios en la nube.
Pero los futuros avances en la computación en la nube sin duda aumentarán la demanda de herramientas de minería de datos más potentes. La IA y el aprendizaje automático se generalizarán mucho más en los próximos cinco años que ahora.
Minería de datos: puesta en marcha
La minería de datos se puede iniciar al obtener acceso a las tecnologías relevantes. Y debido a que la minería de datos comienza inmediatamente después de la ingestión de datos, es fundamental encontrar soluciones de preparación de datos que admitan las diversas estructuras de datos necesarias para el análisis de minería de datos. Las empresas también querrán clasificar los datos para utilizar las estrategias antes mencionadas para investigarlos. El almacenamiento de datos moderno, así como numerosos algoritmos predictivos y de aprendizaje automático/IA, son útiles en esta área.
Sin embargo, el uso de una sola herramienta para todos estos distintos procesos de minería de datos puede ayudar a las organizaciones. Las empresas pueden mejorar la calidad de los datos y los controles de gobierno de datos necesarios para los datos confiables al tener una ubicación única para llevar a cabo estos diversos procesos de minería de datos.
¿Cuáles son las cinco técnicas de minería de datos?
Las principales técnicas de minería de datos incluyen las siguientes;
- Análisis de Clasificación.
- Aprendizaje de reglas de asociación
- Detección de anomalías o valores atípicos
- Análisis de agrupamiento
- Análisis De Regresión
¿Cuáles son las cuatro técnicas de minería de datos?
En realidad, existen más de cuatro técnicas en el mundo de la minería de datos, pero algunas de ellas incluyen;
- Regresión (predictiva)
- Descubrimiento de reglas de asociación (descriptivo)
- Clasificación (predictivo)
- Agrupamiento (descriptivo
¿Cuáles son los 3 tipos de minería de datos?
Los tipos de minería de datos son:
- Clustering
- Predicción
- Clasificación
¿Cuál es la mejor técnica de minería de datos?
En los modelos de aprendizaje automático basados en Inteligencia Artificial, las redes neuronales también son una de las técnicas de minería de datos (IA) más utilizadas. Al igual que las neuronas en el cerebro, se esfuerza por detectar relaciones de datos. Muchas capas de una red neuronal colaboran para proporcionar resultados muy precisos a partir del análisis de datos.
Artículos Relacionados
