Minería en Línea, el portal de la minería

Minería de datos

0

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de clasificación de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones que puedan ayudar a resolver problemas empresariales mediante el análisis de datos. Las técnicas y herramientas de minería de datos permiten a las empresas predecir las tendencias futuras y tomar decisiones empresariales más informadas.

La minería de datos es una parte clave de la analítica de datos en general y una de las disciplinas básicas de la ciencia de los datos, que utiliza técnicas analíticas avanzadas para encontrar información útil en los conjuntos de datos. A un nivel más granular, la minería de datos es un paso en el proceso de descubrimiento de conocimientos en bases de datos (KDD), una metodología de la ciencia de datos para recopilar, procesar y analizar datos. La minería de datos y el KDD se mencionan a veces indistintamente, pero es más común verlos como cosas distintas.

¿Por qué es importante la minería de datos?

La minería de datos es un componente crucial para el éxito de las iniciativas de análisis en las organizaciones. La información que genera puede utilizarse en aplicaciones de inteligencia empresarial (BI) y de análisis avanzado que implican el análisis de datos históricos, así como en aplicaciones de análisis en tiempo real que examinan los datos en flujo a medida que se crean o recogen.

Una extracción de datos eficaz ayuda en varios aspectos de la planificación de estrategias empresariales y la gestión de operaciones. Esto incluye funciones orientadas al cliente, como el marketing, la publicidad, las ventas y la atención al cliente, además de la fabricación, la gestión de la cadena de suministro, las finanzas y los recursos humanos. La minería de datos ayuda a la detección de fraudes, la gestión de riesgos, la planificación de la ciberseguridad y muchos otros casos de uso empresarial crítico. También desempeña un papel importante en la sanidad, la administración pública, la investigación científica, las matemáticas y los deportes, entre otros.

Proceso de minería de datos

El proceso de minería de datos implica una serie de pasos que van desde la recogida de datos hasta su visualización para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Como se ha mencionado anteriormente, las técnicas de minería de datos se utilizan para generar descripciones y predicciones sobre un conjunto de datos objetivo. Los científicos de datos describen los datos a través de sus observaciones de patrones, asociaciones y correlaciones. También clasifican y agrupan los datos mediante métodos de clasificación y regresión, e identifican los valores atípicos para casos de uso, como la detección de spam.

La minería de datos suele constar de cuatro pasos principales: establecimiento de objetivos, recopilación y preparación de datos, aplicación de algoritmos de minería de datos y evaluación de resultados.

  1. Establecer los objetivos de negocio: Esta puede ser la parte más difícil del proceso de minería de datos, y muchas organizaciones pasan muy poco tiempo en este importante paso. Los científicos de datos y las partes interesadas del negocio tienen que trabajar juntos para definir el problema de negocio, lo que ayuda a informar a las preguntas de datos y los parámetros para un proyecto determinado. Los analistas también pueden necesitar hacer una investigación adicional para comprender adecuadamente el contexto empresarial.
  2. Preparación de los datos: Una vez definido el alcance del problema, es más fácil para los científicos de datos identificar qué conjunto de datos ayudará a responder a las preguntas pertinentes para el negocio. Una vez recogidos los datos pertinentes, se limpiarán los datos, eliminando cualquier ruido, como duplicados, valores perdidos y valores atípicos. Dependiendo del conjunto de datos, se puede dar un paso adicional para reducir el número de dimensiones, ya que demasiadas características pueden ralentizar cualquier cálculo posterior. Los científicos de datos tratarán de retener los predictores más importantes para garantizar una precisión óptima en cualquier modelo.
  3. Construcción de modelos y extracción de patrones: Dependiendo del tipo de análisis, los científicos de datos pueden investigar cualquier relación de datos interesante, como patrones secuenciales, reglas de asociación o correlaciones. Aunque los patrones de alta frecuencia tienen aplicaciones más amplias, a veces las desviaciones en los datos pueden ser más interesantes, destacando áreas de fraude potencial. Los algoritmos de aprendizaje profundo también pueden aplicarse para clasificar o agrupar un conjunto de datos en función de los datos disponibles. Si los datos de entrada están etiquetados (es decir, aprendizaje supervisado), se puede utilizar un modelo de clasificación para categorizar los datos o, alternativamente, se puede aplicar una regresión para predecir la probabilidad de una asignación particular. Si el conjunto de datos no está etiquetado (es decir, aprendizaje no supervisado), los puntos de datos individuales del conjunto de entrenamiento se comparan entre sí para descubrir las similitudes subyacentes, agrupándolos en función de esas características.
  4. Evaluación de los resultados y aplicación de los conocimientos Una vez agregados los datos, es necesario evaluar e interpretar los resultados. Al finalizar los resultados, deben ser válidos, novedosos, útiles y comprensibles. Cuando se cumplen estos criterios, las organizaciones pueden utilizar estos conocimientos para poner en práctica nuevas estrategias y alcanzar los objetivos previstos.

Técnicas de minería de datos

La minería de datos funciona utilizando diversos algoritmos y técnicas para convertir grandes volúmenes de datos en información útil. He aquí algunas de las más comunes:

  • Reglas de asociación: Una regla de asociación es un método basado en reglas para encontrar relaciones entre variables en un conjunto de datos determinado. Estos métodos se utilizan con frecuencia para el análisis de la cesta de la compra, lo que permite a las empresas comprender mejor las relaciones entre los distintos productos. Entender los hábitos de consumo de los clientes permite a las empresas desarrollar mejores estrategias de venta cruzada y motores de recomendación.
  • Redes neuronales: Aprovechadas principalmente para los algoritmos de aprendizaje profundo, las redes neuronales procesan los datos de entrenamiento imitando la interconectividad del cerebro humano a través de capas de nodos. Cada nodo se compone de entradas, pesos, un sesgo (o umbral) y una salida. Si ese valor de salida supera un umbral determinado, se “dispara” o activa el nodo, pasando los datos a la siguiente capa de la red. Las redes neuronales aprenden esta función de mapeo a través del aprendizaje supervisado, ajustándose en base a la función de pérdida a través del proceso de descenso de gradiente. Cuando la función de coste es igual o cercana a cero, podemos confiar en la precisión del modelo para obtener la respuesta correcta.
  • Árbol de decisión: Esta técnica de minería de datos utiliza métodos de clasificación o regresión para clasificar o predecir resultados potenciales basados en un conjunto de decisiones. Como su nombre indica, utiliza una visualización en forma de árbol para representar los posibles resultados de estas decisiones.
  • K- nearest neighbor (KNN): El algoritmo K- vecino más cercano, también conocido como KNN, es un algoritmo no paramétrico que clasifica los puntos de datos en función de su proximidad y asociación con otros datos disponibles. Este algoritmo asume que se pueden encontrar puntos de datos similares cerca unos de otros. En consecuencia, trata de calcular la distancia entre los puntos de datos, normalmente a través de la distancia euclidiana, y luego asigna una categoría basada en la categoría más frecuente o en la media.

Comments

comments

Deja un comentario