Minería de datos: que es, cuando usarla y cuales son los beneficios

La minería de datos es el proceso de clasificar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y establecer relaciones para resolver problemas a través del análisis de datos, y sus herramientas permiten a las empresas predecir tendencias futuras. Las reglas de asociación se crean analizando los datos en busca de patrones frecuentes de si / entonces, luego usando los criterios de soporte y confiabilidad para identificar las relaciones más importantes dentro de los datos.

El soporte es la frecuencia con la que se muestran los elementos en la base de datos, mientras que la confianza es la cantidad de veces que las afirmaciones son precisas; otros parámetros incluyen análisis de secuencia o rutaclasificaciónagrupación y predicción.

Clasificación busca nuevos patrones

Los parámetros de análisis de secuencia o ruta buscan patrones en los que un evento conduce a otro evento posterior. Una secuencia es una lista ordenada de conjuntos de elementos y es un tipo común de estructura de datos que se encuentra en muchas bases de datos. Un parámetro de clasificación busca nuevos patrones y podría resultar en un cambio en la forma en que se organizan los datos. Los algoritmos de clasificación predicen variables basadas en otros factores dentro de la base de datos.

Los parámetros de agrupación identifican y documentan visualmente grupos de hechos previamente desconocidos. La agrupación agrupa un conjunto de objetos y los agrega en función de su similitud entre sí.

Hay varias formas en que un usuario puede implementar la agrupación en clústeres, que diferencian cada modelo de agrupación. La promoción de parámetros dentro de la minería de datos puede descubrir patrones en los datos que pueden conducir a predicciones razonables sobre el futuro, también conocido como análisis predictivo.

Herramientas y técnicas

Herramientas y técnicas
Herramientas y técnicas

Las técnicas de minería de datos se utilizan en muchas áreas de investigación, incluidas las matemáticas, la cibernética, la genética y el marketing. Si bien las técnicas de minería de datos son un medio para impulsar la eficiencia y predecir el comportamiento del cliente, cuando se usan correctamente, una empresa puede diferenciarse de la competencia mediante el uso de análisis predictivos.

La minería web, un tipo de minería de datos que se utiliza en la gestión de las relaciones con los clientes, integrando la información recopilada a partir de los métodos y técnicas tradicionales de minería de datos en la web. La minería web tiene como objetivo comprender el comportamiento del cliente y evaluar la efectividad de un sitio web en particular.

Otras técnicas de minería de datos incluyen enfoques de redes multitarea basados ​​en el aprendizaje para clasificar modelos, garantizar la ejecución paralela y escalable de algoritmos de minería de datos, extraer grandes bases de datos, gestionar tipos de datos complejos y relacionales y aprendizaje automático. El aprendizaje automático le permite diseñar algoritmos específicos a partir de los cuales aprender y predecir.

Ventajas de la minería de datos

En general, los beneficios de la minería de datos provienen de la capacidad de descubrir patrones y relaciones ocultos en los datos que pueden usarse para hacer predicciones que impactan a las empresas.

Los beneficios específicos de esta técnica varían según el objetivo y la industria. Los departamentos de ventas y marketing pueden extraer los datos de los clientes para mejorar las tasas de conversión de clientes potenciales o crear campañas de marketing personalizadas. La información de la minería de datos sobre los patrones históricos de ventas y los comportamientos de los clientes puede utilizarse para construir modelos de predicción de futuras ventas, nuevos productos y servicios.

Las empresas del sector financiero utilizan estas herramientas para crear modelos de riesgo y detectar el fraude. La industria manufacturera utiliza herramientas de extracción de datos para mejorar la seguridad de los productos, identificar problemas de calidad, gestionar la cadena de suministro y mejorar las operaciones.

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