- La minería de datos es un proceso que convierte grandes volúmenes de datos sin procesar en inteligencia procesable.
- La minería de datos utiliza estadísticas e inteligencia artificial para buscar tendencias y anomalías en los datos.
- Es utilizado por una amplia variedad de industrias para mejorar las ventas, mejorar el marketing o aumentar la eficiencia operativa.
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La minería de datos es un proceso que convierte los datos sin procesar en información procesable para empresas e instituciones: es una rama de la analítica que encuentra patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos que se pueden usar para predecir resultados y tomar decisiones.
El campo de la minería de datos no es especialmente nuevo. El término se remonta a la década de 1980 y representa una versión más automatizada de lo que tradicionalmente ha sido un proceso de filtrado manual de datos en busca de tendencias y patrones que tiene una historia de más de 200 años. En los tiempos modernos, la minería de datos combina métodos estadísticos con inteligencia artificial y aprendizaje automático para evaluar rápidamente grandes volúmenes de datos.
El proceso de minería de datos.
A veces se dice que la minería de datos es un nombre inapropiado porque en realidad no está extrayendo datos, está extrayendo datos en busca de patrones, tendencias y anomalías que puedan ayudar a informar las decisiones comerciales. Además, la minería de datos no es como una expedición de pesca en la que los analistas revisan los datos sin un plan general; la minería de datos tiene más éxito cuando se utiliza con objetivos rígidamente definidos.
El Proceso Estándar Intersectorial para la Minería de Datos (CRISP-DM) es uno de los principales enfoques para la minería de datos. El proceso se puede dividir en seis pasos.
- Comprensión empresarial: Esta es la fase en la que se define el objetivo comercial principal, junto con los parámetros del proyecto y los criterios para el éxito.
- Comprensión de datos: Los analistas determinan qué datos se necesitan para resolver el problema identificado en el entendimiento del negocio.
- Preparación de datos: con frecuencia, es necesario preparar los datos; es necesario formatearlos y desinfectarlos, solucionando problemas como la eliminación de datos corruptos, datos irrelevantes y duplicados.
- Modelado: Se desarrollan algoritmos para identificar patrones en los datos.
- Evaluación: En esta fase, los analistas revisan los resultados para evaluar si se están abordando los objetivos identificados en el entendimiento del negocio. Es posible que sea necesario repetir el flujo de forma iterativa, con el algoritmo y los datos ajustados hasta que los resultados se ajusten a las expectativas.
- Despliegue: En la fase final, los resultados se entregan a los líderes empresariales o tomadores de decisiones.
Funciones y conceptos de minería de datos
Se utilizan muchos términos específicos de la industria en relación con la minería de datos. Estos son los conceptos y funciones clave que juegan un papel en este proceso.
- Inteligencia artificial (IA): La IA es un sistema informático que puede imitar algunos aspectos de la inteligencia humana, como la planificación, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y, en ocasiones, la inteligencia social o la creatividad.
La inteligencia artificial es una herramienta que se utiliza en el proceso de minería de datos para extraer patrones y tendencias en los datos; a menudo trabajan juntos. ipopba/imágenes falsas - Aprendizaje de reglas de asociación: Esta es una técnica analítica en la que un sistema busca relaciones entre variables en los datos. Un ejemplo de esto se conoce como análisis de cesta de la compra, que Amazon utiliza para averiguar qué productos se compran normalmente juntos para hacer recomendaciones.
- Agrupación: esta técnica divide los datos en grupos o clases significativas. Ayuda a las personas y los sistemas a comprender cómo se deben estructurar los datos de forma natural u orgánica.
- análisis de datos: El proceso general de evaluación de datos en inteligencia empresarial.
- Limpieza de datos: Se utiliza en la fase de preparación de datos, es cuando los datos sin procesar se colocan en un formato adecuado para el análisis mediante la eliminación de datos incorrectos, incompletos o irrelevantes.
- Aprendizaje automático: Este es un tipo de inteligencia artificial que permite que los sistemas informáticos resuelvan problemas sin que se les proporcione un algoritmo explícito. Los sistemas de aprendizaje automático pueden entrenarse o pueden entrenarse a sí mismos en función de ejemplos, y normalmente se desconoce el algoritmo exacto que desarrolla el software para resolver el problema.
- Regresión: Una técnica común utilizada para hacer predicciones basadas en datos.
Usos para la minería de datos
La minería de datos tiene una gran cantidad de aplicaciones. Se usa comúnmente para adquirir clientes, aumentar los ingresos, mejorar las ventas cruzadas y adicionales, aumentar la lealtad de los clientes, detectar fraudes y mejorar el rendimiento y la eficiencia operativos. Aquí hay algunas industrias donde la minería de datos se usa de manera rutinaria.
- Bancario: La industria bancaria se basa en la minería de datos para detectar fraudes, evaluar las tendencias de inversión y del mercado, y gestionar los problemas normativos y de cumplimiento.
- Educación: Los educadores utilizan la minería de datos para hacer predicciones sobre el desempeño de los estudiantes y desarrollar estrategias para intervenir cuando los estudiantes no alcanzan el nivel deseado.
- Fabricación: La minería de datos juega un papel importante en la detección de problemas y el aseguramiento de la calidad en el piso de operaciones, así como también en la anticipación de la necesidad de mantenimiento de equipos y en la previsión de la demanda de los clientes.
- Venta minorista: este sector empresarial está muy invertido en la extracción de datos para descubrir información de los clientes que ayude a las empresas a mejorar las ventas, orientar mejor las campañas de marketing y pronosticar futuras tendencias de ventas.
De hecho, estamos rodeados de aplicaciones del mundo real para la minería de datos.
Amazon, por ejemplo, tiene una enorme cantidad de datos sobre sus usuarios y lo que compran, y el minorista los extrae para potenciar su motor de recomendaciones, que brinda sugerencias de compra altamente específicas cada vez que se encuentra en el sitio.
De manera similar, Groupon procesa su enorme volumen de datos para realinear continuamente sus actividades de marketing con las preferencias de los clientes, detectando y actuando sobre las tendencias de los clientes en tiempo real.
