Técnicas de minería de datos: qué es e importancia
Publicado: 2022-08-18Una empresa recopila información sobre ventas, clientes, producción, personal, iniciativas de marketing y más como parte de las operaciones diarias. Es por eso que las empresas pueden usar técnicas de minería de datos para aumentar el valor de este importante activo corporativo.
El conocimiento de la minería de datos puede transformarse en información procesable que una empresa puede utilizar para mejorar el marketing, pronosticar tendencias de consumo, identificar fraudes, filtrar correos electrónicos, administrar riesgos, impulsar las ventas y mejorar las relaciones con los clientes.
En este blog descubriremos qué son las técnicas de minería de datos y por qué la minería de datos es fundamental en la investigación.
Definición de técnicas de minería de datos
Las organizaciones utilizan la minería de datos para encontrar patrones en los datos que puedan proporcionar información sobre sus requisitos operativos. Es necesario tanto para la inteligencia empresarial como para la ciencia de datos. Las organizaciones pueden utilizar varias técnicas de minería de datos para transformar los datos no estructurados en información útil.
Encontrar correlaciones ocultas, no planificadas y previamente no identificadas pero legítimas en los datos es el objetivo principal de la minería de datos. Se describe como un método para separar datos valiosos de una enorme colección de datos sin procesar.
Esto implica utilizar una o más piezas de software para analizar patrones de datos en conjuntos de datos significativos. La investigación y la ciencia son solo dos ejemplos de los muchos dominios en los que se puede utilizar la minería de datos.
Los datos se pueden extraer utilizando varias técnicas para diversas aplicaciones de ciencia de datos. La detección de anomalías, que trata de encontrar valores atípicos en conjuntos de datos, y el reconocimiento de patrones son casos de uso comunes de minería de datos que son posibles gracias a diversas técnicas.
Los expertos en minería de datos han dedicado sus esfuerzos a mejorar nuestro conocimiento sobre cómo analizar y extraer conclusiones de enormes cantidades de información. Se basan en métodos y tecnologías de la convergencia de la administración de bases de datos, las estadísticas y el aprendizaje automático.
La importancia de las técnicas de minería de datos en la investigación
Se utilizan varios métodos para crear modelos que se ajusten a los resultados esperados según los objetivos de minería de datos de la empresa. Los modelos se pueden usar para explicar los datos actuales, pronosticar tendencias futuras o ayudar a identificar anomalías en los datos.
Aquí, discutiremos varias técnicas de minería de datos para estimar los resultados deseados.
Clasificación
La clasificación es una de las técnicas de minería de datos más complicadas que requiere que coloque diferentes atributos en categorías claras. Este método se usa para obtener información sobre datos y metadatos que es importante y útil y ayuda a establecer datos en otros grupos. Luego puede usarlo para sacar más conclusiones o hacer otra cosa.
Por ejemplo, observe la información sobre las finanzas y las compras de un cliente. Es posible que pueda clasificarlos como riesgos crediticios "bajos", "medios" o "altos". A continuación, puede utilizar estas categorías para obtener más información sobre estos clientes.
Agrupación
La agrupación en clústeres se parece mucho a la clasificación, pero implica combinar fragmentos de datos en función de sus similitudes. Es una forma de encontrar grupos de datos que son similares. Este proceso le ayuda a ver cómo los datos son diferentes e iguales.
Por ejemplo, puede dividir a su audiencia en diferentes grupos según la cantidad de dinero que gastan o la frecuencia con la que compran en su tienda.
Patrones de seguimiento
El seguimiento de patrones es una de las formas más básicas de extraer datos. Significa encontrar y vigilar tendencias o patrones en los datos para sacar conclusiones inteligentes sobre los resultados comerciales. Una vez que una empresa ve una tendencia en sus datos de ventas, tiene una razón para tomar medidas para aprovechar al máximo esa información.
Supongamos que se descubre que un producto específico se vende mejor a un grupo particular de personas que a otros. En ese caso, una organización puede usar esta información para fabricar productos o servicios similares o asegurarse de tener más del producto original para este grupo.
Asociación
La asociación es similar al seguimiento de patrones, pero más específico para las variables que dependen unas de otras. Esta técnica de minería de datos ayuda a encontrar el vínculo entre dos o más cosas. Encuentra una forma que estaba oculta en el conjunto de datos.
En este caso, buscará eventos o características fuertemente vinculados a otro evento o atributo. Por ejemplo, podría notar que cuando sus consumidores compran un artículo en particular, a menudo compran un segundo artículo relacionado. Esto es lo que la mayoría de las tiendas en línea usan para llenar la sección "la gente también compró".
Detección exterior
En muchos casos, no puede obtener una imagen clara de su conjunto de datos simplemente mirando el panorama general. Sería útil si también detectara anomalías o valores atípicos en sus datos.
Por ejemplo, si casi todos sus compradores son hombres, pero hay un gran salto en la cantidad de compradoras femeninas durante una semana extraña de agosto, querrá investigar el salto y averiguar qué lo causó para poder repetirlo. o aprende más sobre tu audiencia.
Regresión
La regresión se utiliza para determinar la probabilidad de una variable dada la existencia de otros factores. Esto identifica y analiza relaciones variables. Determina la probabilidad de una variable dada la presencia de otros factores.
Por ejemplo, podría usarlo para pronosticar un precio según la oferta, la demanda y la competencia. La regresión te ayuda a encontrar la conexión entre dos (o más) variables en un conjunto de datos.
Predicción
La predicción es una de las técnicas de minería de datos más sólidas porque le permite adivinar qué tipo de datos encontrará en el futuro. A menudo es necesario observar y comprender los patrones históricos para tener una buena idea de lo que sucederá en el futuro.
Por ejemplo, podría mirar el historial crediticio de una persona y lo que ha comprado en el pasado para determinar si representará un riesgo crediticio a largo plazo.
Conclusión:
Todas estas técnicas de minería de datos pueden usarse para investigar varios ángulos de datos. Con este conocimiento, puede elegir las mejores técnicas para convertir los datos en hechos que se pueden utilizar para tratar diversos problemas de la empresa y aumentar las ganancias, satisfacer a los clientes o ahorrar costos.
Se utilizan diferentes enfoques de minería de datos, según los objetivos de la investigación y el tipo de datos. Ahora puede mejorar su comprensión de la minería de datos utilizando lo que ha estudiado sobre los conceptos básicos y la metodología de investigación de la minería de datos.
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