Transformación digital

¿Qué es la Minería de Datos?

La minería de datos o "data mining" es un proceso de clasificación de grandes bancos de información para identificar patrones y establecer relaciones para la resolución de problemas a través del análisis de datos. Intuitivamente, podría pensar que la minería de datos se refiere a la extracción de datos nuevos, pero este no es el caso. En su lugar, la extracción de datos consiste en extrapolar patrones y nuevos conocimientos a partir de los datos que ya ha recopilado.

Técnicas de minería de datos.

La minería de datos puede ser altamente efectiva, siempre y cuando esté basada en una o más de estas técnicas:

• Patrones de seguimiento.

  Se refiere a aprender a reconocer patrones en un conjunto de datos. Generalmente, esto es un reconocimiento de alguna anomalía en sus datos que ocurre a intervalos regulares. Por ejemplo: podría ver que los días de clima cálido se generan más visitas en su e-commerce o que determinado producto se vende más en las vacaciones de verano.

• Asociación.

  La asociación en una técnica relacionada con los patrones de seguimiento. Buscará eventos o atributos específicos que están altamente relacionados con otro evento o atributo. Por ejemplo: puede identificar que productos se compran juntos regularmente.

• Clasificación.

  Es una técnica más compleja que obliga a recopilar varios atributos juntos en categorías que luego se pueden utilizar para cumplir alguna función. Por ejemplo: si se evaluaran datos respecto a los antecedentes financieros de los clientes y sus historiales de compra se podría clasificar el riesgo de crédito y usar esta clasificación para aprender más sobre sus clientes y cómo mejorar su experiencia de compra y mejorar las ventas.

• Detección de valores atípicos.

  En muchos casos, el simple hecho de reconocer el patrón general no puede brindarle una comprensión clara de su conjunto de datos. También debe poder identificar anomalías o valores atípicos en sus datos. Por ejemplo: si sus compradores son casi exclusivamente hombres, pero durante una semana extraña en julio, hay un gran aumento en los compradores femeninos, querrá investigar el pico y ver qué lo impulsó, por lo que puede replicarlo o entenderlo mejor. Tu audiencia en el proceso.

• Agrupamiento.

  Es similar a la clasificación, pero agrupa datos en función de sus similitudes. Por ejemplo: podría agrupar a sus clientes de acuerdo a su demografía según sus ingresos o la frecuencia en que consumen sus productos.

• Regresión.

  Usada principalmente como una forma de planificación y modelado, se usa para identificar la probabilidad de una determinada variable. Por ejemplo: se puede utilizar para proyectar un precio determinado en función de factores como la disponibilidad del mismo y la demanda del consumidor.

Proceso de un proyecto de minería de datos.

1. Seleccionar un conjunto de datos

   El primer paso será elegir el grupo de datos que se van a analizar en función a la información que se busca adquirir o el problema planteado. Por ejemplo: existen las variables por objeto que se usan para predecir, inferir o calcular, también existen las llamadas variables independientes cuya función es realizar cálculos de procesos.

2. Extraer, transformar y cargar los datos

   El siguiente paso es reunir datos críticos y relevantes de la compañía, dichos datos son transaccionales y tratan con operaciones de ventas, inventarios, costos y otras operaciones que se realizan diariamente en la empresa. Los patrones y las relaciones entre los elementos de datos representan información importante para los empresarios. Por ejemplo: si se trata de una empresa con fuerte enfoque en el consumidor, los datos sobre los productos más vendidos, la demografía de los clientes y la competencia pueden generar patrones sobre los hábitos de compra que permitirán mejorar las técnicas de venta y aumentar los ingresos de la empresa.

3. Seleccionar un algoritmo adecuado

   El funcionamiento general del algoritmo implica identificar tendencias en el conjunto de datos y mediante esto definir parámetros. Los algoritmos más utilizados en minería de datos son los de clasificación y regresión. Los principales proveedores de bases de datos, como Oracle y SQL, incorporan algoritmos de minería de datos, como la agrupación en clústeres y la regresión, para satisfacer la demanda de minería de datos.

4. Interpretar y evaluar los datos

   Es importante realizar una validación para ver si los datos obtenidos son confiables. Si los resultados son los deseables se puede continuar trabajando con el modelo desarrollado, de lo contrario habría que hacer modificaciones en las partes anteriores del proceso hasta que se obtenga en resultado requerido.

Usos y beneficios de la minería de datos

La minería de datos se puede utilizar en diferentes situaciones, por ejemplo:

• Cuidado de la salud

  La minería de datos tiene un gran potencial en este sector, ya que podría ayudar a predecir las mejores prácticas para mejorar la atención y reducir los costos, incluso pudiera utilizarse para predecir el número de pacientes en cada categoría para que los pacientes reciban la atención que requieren en el momento adecuado y en el lugar correcto.

• Análisis de la cesta de compras

  Usando la técnica de modelado el comerciante minorista puede conocer las necesidades del comprador y cambiar sus estrategias de marketing en consecuencia.

• Educación

  Mediante este campo de la minería de datos se pretende predecir el comportamiento del aprendizaje futuro de los estudiantes. La minería de datos puede ser utilizada por una institución para tomar decisiones precisas y también para predecir los resultados del estudiante. Con los resultados, la institución puede centrarse en qué enseñar y cómo enseñar.

• Ingeniería de Manufactura

  El conocimiento es el mejor activo que una empresa manufacturera poseería. Las herramientas de minería de datos pueden ser muy útiles para descubrir patrones en procesos de fabricación complejos. La minería de datos se puede emplear en el diseño a nivel del sistema para extraer las relaciones entre la arquitectura del producto, la cartera de productos y los datos de las necesidades del cliente. También se puede usar para predecir el tiempo de desarrollo del producto, el costo y las dependencias entre otras tareas.

• CRM

  Para mantener una relación adecuada con un cliente, una empresa necesita recopilar datos y analizar la información. Aquí es donde la minería de datos juega su parte, con las tecnologías de minería de datos, los datos recopilados se pueden utilizar para el análisis. En lugar de confundirse dónde concentrarse para retener al cliente, los buscadores de la solución obtienen resultados filtrados.

• Detección de fraude

  Los métodos tradicionales de detección de fraudes requieren mucho tiempo y son complejos. La minería de datos ayuda a proporcionar patrones significativos y convertir los datos en información. Cualquier información que sea válida y útil es conocimiento. Un sistema de detección de fraude perfecto debería proteger la información de todos los usuarios. Un método supervisado incluye la recolección de registros de muestra. Estos registros están clasificados como fraudulentos o no fraudulentos. Se construye un modelo utilizando estos datos y el algoritmo se hace para identificar si el registro es fraudulento o no.

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