Técnicas de minería de datos

Las bases de datos se han convertido en una herramienta fundamental para las empresas, ya que les permiten desarrollar estrategias para atraer a nuevos clientes y fidelizar a los ya existentes. Sin embargo, debido a la generación masiva de datos, se enfrentan al problema de la "adicción". Un exceso de información puede impedir una organización eficaz. Así que la clave está en descubrir patrones y algoritmos y utilizarlos de forma óptima, y en eso consiste la minería de datos. ¿Quiere saber qué es la minería de datos? Siga leyendo.

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¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es un conjunto de técnicas y conocimientos destinados a examinar de forma automática o semiautomática grandes bases de datos para descubrir patrones recurrentes que expliquen el comportamiento de los datos.

Aunque el término minería de datos parece ser una innovación muy reciente, en realidad se originó en la década de 1960 junto con conceptos como suplantación de datos y arqueología de datos. Pero no fue hasta la década de 1980 cuando empezó a consolidarse.

La minería de datos surgió con la intención y el propósito de comprender y utilizar grandes cantidades de datos para extraer conclusiones y contribuir a la mejora y el crecimiento de las empresas. Especialmente en términos de ventas y retención de clientes.

Su principal objetivo es explorar automáticamente grandes bases de datos utilizando diversos métodos y tecnologías. El objetivo es encontrar patrones, tendencias y reglas recurrentes que expliquen el comportamiento de los datos recopilados a lo largo del tiempo. Estos patrones pueden encontrarse mediante algoritmos de búsqueda similares a los de la estadística y la inteligencia artificial/redes neuronales.

Los datos, por tanto, son el medio o la base para sacar conclusiones, y transformar esos datos en información relevante permite a las empresas incorporar mejoras y soluciones que les ayuden a alcanzar sus objetivos.

¿Cómo convertirse en minero y explorador de datos?

Las personas que utilizan este sistema para analizar datos se denominan mineros de datos o exploradores de datos. Intentan descubrir patrones en enormes cantidades de datos.

El objetivo es proporcionar información útil que ayude a las empresas a tomar decisiones futuras. Sin embargo, hay que dejar claro que seleccionar el mejor algoritmo para una tarea de análisis concreta es un reto importante, ya que se pueden encontrar diferentes patrones. Además, depende del problema que haya que resolver.

Para hacer minería de datos, hay que saber convertir los datos en un activo valioso. En este sentido, las nuevas tecnologías Big Data son fundamentales para la gestión eficiente de grandes cantidades de datos. Además, los algoritmos de aprendizaje automático permiten inferir el comportamiento de los individuos a partir de estos datos con un alto grado de probabilidad. Así que si quieres centrarte en la minería de datos, te recomendamos el Máster en Ciencia de Datos y Big Data de IEBS.

La minería de datos se define como un conjunto de técnicas destinadas a identificar patrones implícitos en grandes conjuntos de datos y comprender sus mecanismos de comportamiento, relaciones y potencial de desarrollo futuro. La minería de datos es un conjunto de técnicas para optimizar una organización a partir de los datos recogidos, organizados y almacenados por una organización, seguido de un análisis de datos para contribuir de la forma más eficaz a futuras decisiones.

La minería de datos es también un campo en el que confluyen muchas otras disciplinas del mundo de la ciencia y la empresa.

1. - Estadísticas.
2. - Inteligencia artificial
3. - Aprendizaje automático. Aprendizaje automático.
4. - Sistemas de información.
5. - Algoritmo
6. - Grandes datos
7. - Ciencia de datos. Ciencia de datos.

La minería de datos es una técnica exploratoria importante en los proyectos de Big Data y puede utilizarse para resolver problemas específicos o para extraer información general e investigar tendencias y anomalías en las muestras.

La diferencia entre minería de datos y Big Data es que Big Data es un término que se refiere a grandes cantidades de datos, mientras que minería de datos es un concepto que se refiere a profundizar en los datos y extraer conocimiento - patrones - información importante de pequeñas o grandes cantidades de datos.

El concepto principal de la minería de datos es explorar y analizar patrones y relaciones en los datos, que luego pueden utilizarse para la inteligencia artificial y el análisis predictivo. Sin embargo, los conceptos más importantes de Big Data son la fuente, variedad y cantidad de datos, y cómo se almacena y procesa esta gran cantidad de datos.

La minería de datos puede utilizarse para resolver casi cualquier problema empresarial que implique datos.

• Aumento de los ingresos.
• Comprender los segmentos de clientes y sus preferencias.
• Atracción de nuevos clientes.
• Mejorar la venta cruzada y la venta ascendente.
• Retención y fidelización de clientes
• Mejorar el ROI de las campañas de marketing.
• Detección del fraude.
• Identificación de los riesgos de crédito.
• Supervisión del rendimiento operativo.
• Menú del restaurante.
• Venta al por menor - supermercados - qué productos comprar en cada caso.
• TV Averiguan qué tipo de audiencia tiene cada programa y luego hacen anuncios apropiados y programas a medida para ellos.

Entre las técnicas de minería de datos más utilizadas en el mundo del Big Data se encuentran.

1. árboles de decisión

• Un árbol de decisión es un diagrama lógico de las posibles acciones en una situación dada, con sus efectos, costes, ventajas y desventajas. Se basa en la aplicación de un algoritmo categórico que parte de un nodo, desarrolla ramas (decisiones) y determina las posibles consecuencias de cada decisión.

2. Redes neuronales - aprendizaje automático.

• Las redes neuronales son modelos que utilizan el aprendizaje automático para intentar colmar lagunas en la interpretación de un sistema. Imita hasta cierto punto las conexiones neuronales que se producen en los sistemas nerviosos de los organismos vivos.
• Las redes neuronales son una de las técnicas predictivas de la minería de datos y, al igual que otros modelos de aprendizaje automático, deben entrenarse con distintos conjuntos de datos y afinar los pesos de las neuronas para garantizar la fiabilidad de la respuesta. Hay distintos tipos de redes neuronales que se utilizan en la minería de datos, desde las más sencillas hasta los perceptrones multicapa y los mapas de Kohonen.

3. agrupación.

• La agrupación o clustering en minería de datos tiene como objetivo segmentar elementos que comparten una determinada característica. En este caso, se tienen en cuenta las condiciones de proximidad o similitud para que el algoritmo pueda realizar su tarea.
• Esta técnica de minería de datos se utiliza mucho en el mundo del marketing para enviar correos electrónicos personalizados y promociones a los usuarios de la base de datos.

4. extracción de reglas de asociación

• La extracción de reglas de asociación, una forma de minería de datos, pretende derivar una tríada "si-entonces" a partir de un conjunto de registros de datos. Buscando regularidades de este modo, es posible aprender más sobre la muestra y determinar qué atributos o combinaciones de atributos tienen más probabilidades de conducir a un resultado concreto.

5. Red bayesiana.

• Las redes bayesianas son representaciones gráficas de las dependencias probabilísticas entre variables. Se utilizan para resolver problemas tanto descriptivos como predictivos. Se utilizan en diagnósticos médicos y en el cálculo de riesgos en los sectores financiero y de seguros.

6. regresión.

• La regresión, como método de minería de datos, utiliza series históricas como punto de partida para predecir lo que ocurrirá a continuación. En otras palabras, podemos decir que este método permite encontrar regularidades en los datos y trazar líneas de desarrollo extrapolables al futuro.

7. Modelización estadística

• La modelización estadística pretende trazar la relación entre las variables explicativas y dependientes y mostrar cómo cambia cuando cambian los parámetros considerados en el planteamiento. Se trata de establecer una fórmula matemática que intente representar la realidad con la mayor exactitud posible, teniendo en cuenta al mismo tiempo los efectos aleatorios y los errores de cálculo.

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