¿Cómo se desmenuzan nuestras conversaciones para dar esos resultados del producto que pensaste querías comprar? ¿Qué pasa con nuestro lenguaje usado en internet? ¿y la variedad de datos?
El data mining es un proceso de categorización de enormes cantidades de datos para identificar tendencias y patrones para así crear relaciones. Desde páginas web, dispositivos móviles hasta el Internet de las cosas, estamos exponiendo nuestra información.
Si pensamos desde el punto de vista de un hombre de negocios, quizás ver los resultados de nuestro comportamiento en la red no sea suficiente. Para las grandes empresas, la idea es anticipar las tendencias y tomar decisiones ventajosas.
¿Qué abarca la minería de datos?
El término mining data abarca muchos conceptos como recolección, extracción, almacenamiento y análisis de datos. También suele relacionarse con inteligencia artificial, machine learning y business intelligence.
En áreas como desarrollo de producto, ventas, mercadeo, genética, cibernética se está implementando la minería de datos y la lista no para aquí. Veremos algunos elementos principales que se usan en la actualidad para hacer data mining.
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Algunos componentes clave para minar datos
Pre-procesamiento
Antes de aplicar algoritmos de minería de datos, debes construir un conjunto de datos objetivo (target data set).
Limpieza y preparación de datos
Es necesario eliminar el “ruido” y limpiar el conjunto de datos objetivo. Tener cuidado con valores faltantes y filtrar datos aislados para eliminar errores o hacer más exploración. Crear reglas de segmentación.
Aprendizaje de reglas de asociación
Son herramientas que buscan relaciones entre variables de un conjunto de datos. Por ejemplo: cuáles artículos tienden a venderse más rápido de acuerdo al clima.
Clustering (agrupamiento)
Es usado para descubrir grupos y estructuras en conjuntos de datos que tienen ciertas similitudes sin usar estructuras ya conocidas en datos.
Clasificación
Herramientas que hacen clasificación generalizan estructuras conocidas para aplicar nuevos puntos de datos, ejemplo, cuando una aplicación de correo clasifica un mensaje como legítimo o spam.
Regresión
Esta técnica es usada para predecir un rango numérico de valores, como ventas, valores, cifras, temperaturas o precios.
Summarization (resumen)
Con esta técnica puedes hacer representaciones compactas de conjuntos de datos, incluyendo visualizaciones y generación de reportes.
Algunas aplicaciones
En la educación
Este sector se puede beneficiar mucho al analizar conjuntos de datos para predecir el futuro comportamiento del aprendizaje y rendimiento de los estudiantes. Luego se puede usar este conocimiento para hacer mejoras en los métodos de enseñanza.
En la de salud
Puedes analizar la data para determinar mejores maneras de entregar el servicio a pacientes y reducir costos. Es posible predecir cuantos pacientes necesitarán cuidado medico y que tipo de servicio usarán.
En los bancos
La obtención de patrones de preferencia hará que los bancos puedan mejorar la lealtad que tienen sus usuarios hacia ellos. En otras palabras, los datos analizados de las cuentas, transacciones y canales de preferidos se usarán para suplir la necesidad de los clientes de la mejor manera.
El mundo necesita cada vez más especialistas y las técnicas irán cambiando de acuerdo a las necesidades. Si quieres empezar en este fascinante mundo de datos o reciclar conocimientos te recomiendo el curso de fundamentos de bases de datos. Ya lo sabes, ¡La información es dinero!
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