La minería de datos como método de análisis de datos
Los datos son una gema única, pero al igual que las gemas están escondidas bajo tierra, los datos también están ocultos entre una cantidad infinita de información. Tienes que minar para obtener las gemas de debajo de la tierra, y por analogía, los datos también son algo que se puede extraer.
La minería no es un trabajo fácil; necesitas tener el equipo necesario. Este artículo proporcionará información detallada sobre la minería de datos y te permitirá realizarla. No esperes más; puedes comenzar el artículo leyendo la definición de minería de datos.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es un proceso utilizado para investigar y analizar datos crudos a gran escala para obtener información que cumpla con un propósito o necesidad específica.
Se utiliza como una herramienta de inteligencia empresarial para ayudar a empresas y organizaciones. La minería de datos adecuada requiere técnicas estadísticas y computacionales. Los datos procesados revelan relaciones y patrones ocultos en cualquier investigación y ayudan a hacer predicciones.
Cuándo usar la minería de datos
Hay muchas oportunidades y crisis para utilizar la minería de datos. Si quieres entender a tus clientes, entonces úsala. Si quieres aumentar la productividad de tus empleados, entonces úsala. Compartamos contigo algunos ejemplos más que quizás no hayas pensado en este momento:
Momentos adecuados para utilizar la minería de datos
1. Investigación de mercado: Puede que hayas ingresado a un nuevo mercado, lanzado un nuevo producto o quieras conocer las tendencias. Algo como el análisis de asociación de minería de datos puede ayudarte a ver asociaciones entre elementos. Los elementos pueden ser productos que co-ocurren con frecuencia en transacciones.
2. Agrupación de clientes: Puedes agrupar a tus clientes para proporcionar mejores servicios y considerar sus preferencias. Por supuesto, puedes hacer esto revelando datos sobre la población.
3. Fabricación: Hay muchas etapas en la producción de un producto, y calcular el costo y la duración de estas etapas no siempre es fácil. Con la minería de datos, puede encontrar y producir materiales de manera más efectiva en tiempo y dinero.
4. Detección de anomalías: Como la minería de datos puede revelar patrones inusuales, se puede utilizar para detectar actividades fraudulentas a través de datos de transacciones. Por lo tanto, puede detectar fácilmente el fraude mediante el análisis de grandes conjuntos de datos.
Pasos a seguir en el proceso de minería de datos
Antes de comenzar la minería de datos, determine su propósito y dirección. Es diferente para las empresas y las instituciones educativas o de salud, y es necesario encontrar fuentes de datos en consecuencia. Luego, el proceso de minería de datos continúa siguiendo los siguientes pasos:
Pasos del proceso de minería de datos
1. Comprender los datos
La recopilación de datos es uno de los pasos más críticos porque si su base es sólida, el edificio que construya también será sólido. Escanear los recursos disponibles y decidir cuáles son adecuados para su investigación es necesario. Comprender el tipo de datos, ya sea cuantitativo o cualitativo.
Generalmente, el mayor obstáculo en la minería de datos es la seguridad de los datos. Aparte de esto, también es importante determinar los límites de los datos y almacenar los grandes datos.
2. Limpiar y organizar los datos
Los procesos computacionales comienzan después de que los datos se recopilan y se transfieren al entorno digital. Los datos al principio son un vertedero, por así decirlo, y debe encontrar elementos valiosos en este vertedero y desechar los demás. Se eliminan los datos erróneos, inapropiados e ilógicos. También debe mantener el tamaño de los datos en un nivel razonable.
3. Desarrollar el modelo
Como se explicará en la siguiente sección, es necesario desarrollar modelos utilizando diversas técnicas. Estos modelos se utilizan para calcular los números en el conjunto de datos y revelar las relaciones, patrones y estructuras de los datos.
4. Evaluar los resultados
Ahora, los datos han sido recopilados, limpiados e interpretables. Los analistas pueden realizar este paso con la ayuda de la inteligencia artificial mediante el modelado prescriptivo. Este es el paso en el que se toman las acciones necesarias a la luz de la información que revelan los datos.
Técnicas de minería de datos
No hay un solo método para hacer minería de datos. Hay más de una forma de obtener resultados valiosos. Algunos métodos pueden ser más apropiados dependiendo del propósito de la investigación y la naturaleza de los datos. Los métodos populares de análisis de minería de datos son los siguientes:
Técnicas de minería de datos
1. Clasificación
Esta técnica ayuda a categorizar adecuadamente los datos. Los puntos de datos se dividen en clases predefinidas según características comunes. Así, se revela el resumen de los datos.
2. Agrupamiento
Esta técnica divide cada objeto en ciertos grupos. En este sentido, es similar a la clasificación, pero lo importante aquí es identificar las diferencias y agrupar las mismas.
3. Árboles de decisión
Esta técnica es en realidad un esquema de toma de decisiones simple. Se crea un patrón como resultado de ciertas reglas y se utiliza para examinar los datos en profundidad en una dirección específica.
4. Redes neuronales
Con la red neuronal, un modelo de inteligencia artificial, se crean redes entre los datos de manera similar al principio de funcionamiento del cerebro humano. Los nodos en estas redes generan una salida asignando pesos según la entrada.
Pros y contras de la minería de datos
Cada cosa útil también tiene sus inconvenientes invisibles. Por supuesto, la minería de datos puede ser una bendición para las empresas, pero las inexactitudes y omisiones pueden llevar este proceso en una dirección muy negativa. Así que, aprende un poco sobre los pros y los contras de la minería de datos.
Ventajas y desventajas de la minería de datos
Pros
➕Amplias aplicaciones: La minería de datos varía ampliamente en sus aplicaciones, y el proceso fundamental es adaptable a todos los sistemas. Prácticamente cualquier tipo de datos puede ser recopilado y examinado. Las empresas y organizaciones pueden beneficiarse de esto y desarrollarse resolviendo sus problemas.
➕Información y patrones revelados: El objetivo final de la minería de datos es revelar información invisible. Esta información no es simple información; crea un mapa de información con sus relaciones y patrones con otra información. Sin embargo, también es necesario poder leer el mapa correctamente, o de lo contrario todos los procesos serán en vano.
➕Eficiencia: La minería de datos hace que el análisis de datos sea efectivo. El análisis de datos ayuda a las empresas con sus diversos problemas. Gracias a esta cadena de indirección, las empresas pueden reducir los costos operativos a través de la minería de datos.
Contras
➖Resultados inciertos: Los resultados de la minería de datos pueden no ser siempre eficientes porque, como se menciona con frecuencia en el artículo, su base puede ser incompleta o incorrecta. Es importante evaluar los resultados y tomar las decisiones correctas. Interpretar mal los resultados de los datos te llevará a tomar decisiones equivocadas.
➖Naturaleza compleja: La minería de datos requiere conocimientos técnicos (como software y lenguajes de programación), por lo que es posible que necesites trabajar con científicos de datos con conocimientos en el campo.
➖Gasto significativo: La aventura que comienza con la recopilación de datos puede ser bastante costosa con aplicaciones y programas de minería de datos. Es posible que necesite computadoras potentes para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos.
Preguntas frecuentes sobre minería de datos
Dado que la minería de datos es un tema muy amplio, es posible que no desee leer cada parte al respecto. En su lugar, puede intentar obtener información rápida y efectiva echando un vistazo a la sección de preguntas frecuentes sobre minería de datos.
La minería de datos y el análisis de datos están estrechamente relacionados entre sí y son partes de la ciencia de datos. La minería de datos se puede ver como el comienzo, y el análisis de datos como el proceso intermedio y final. La minería de datos tiene como objetivo descubrir datos previamente no descubiertos e identificar sistemáticamente patrones, relaciones, tendencias e irregularidades.
Mientras hace esto, a menudo utiliza técnicas de inteligencia artificial (aprendizaje automático) y estadísticas. Por otro lado, el análisis de datos es un sistema más complejo y examina datos existentes. La clasificación, codificación, visualización e interpretación de datos son parte del análisis.
En resumen, sí lo es. La minería de datos puede considerarse un área de inteligencia artificial, pero no se limita a la inteligencia artificial. El aprendizaje automático es especialmente preferido porque facilita muchas tareas complejas.
Además, la inteligencia artificial puede examinar fácilmente muestras de gran volumen y crear ideas valiosas a partir de ellas. Por esta y otras razones similares, la minería de datos está entrelazada con la IA.
Sí, la codificación a menudo es necesaria en los procesos de minería de datos. Estas codificaciones son necesarias para varios algoritmos para analizar el conjunto de datos de manera efectiva. Muchas herramientas y programas diseñados para el análisis de datos pueden ser utilizados para esto. Aunque hoy en día se están desarrollando herramientas de análisis de datos que no requieren conocimientos de codificación, muchas herramientas todavía requieren habilidades de codificación.
Para comenzar la minería de datos, debes seguir algunos pasos básicos. Suponiendo que tienes tu propósito de investigación y las fuentes de datos para recopilar, puedes proceder de la siguiente manera:
- En primer lugar, encuentra una herramienta o programa adecuado para la minería de datos. Los más utilizados incluyen lenguajes de programación como Python y R.
- Necesitas comprender y aprender los conceptos de minería de datos. Es posible que necesites aprender algo de codificación. Aparte de eso, aprende las técnicas básicas como clasificación, agrupamiento y análisis de regresión con la ayuda de videos o blogs.
- Utiliza algoritmos de minería de datos y prueba el rendimiento de estos modelos. Ahora, los siguientes pasos implican el análisis de datos, que es un tema completamente diferente.
Palabras finales
En conclusión, la minería de datos es un pilar que mantiene a flote el mundo empresarial moderno. Las empresas eliminan las incertidumbres sobre el presente y el futuro con la información proporcionada por la minería de datos. Por otro lado, dado que tiene muchas áreas de aplicación diferentes, ayuda con diferentes técnicas en diferentes temas.
Este artículo ha sido preparado como un tutorial para aquellos que desean aprender sobre minería de datos y tienen preguntas en mente. En primer lugar, se da la definición de minería de datos y ejemplos de cuándo se puede usar. Luego, se explica cómo funciona este proceso y las técnicas de minería de datos que se pueden aplicar. Finalmente, el artículo termina describiendo los pros y contras.
¡A partir de ahora, la minería de datos será un concepto que conozca mejor!
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