¿Qué es el minado de Datos o Data Mininig? Técnicas y pasos a seguir

Cómo convertirse en un minero o explorador de datos

Las personas que se dedican al examen de datos a través de este sistema son conocidos como mineros o exploradores de datos. Estos intentan descubrir patrones en medio de enormes cantidades de datos.

Su intención es la de aportar información valiosa a las empresas para así ayudarles en la toma de decisiones futuras. Pero debemos tener claro que la sufragio del mejor operación para una tarea analítica específica es un gran desafío, ya que podemos encontrar muchos patrones distintos. Por otra parte, dependerá de los problemas a resolver.

Para ser un minero de datos, hay que enterarse convertir datos en activos de valencia. En este sentido, las nuevas técnicas de Big Data son fundamentales porque permiten una administración masiva de datos efectivo. Por otra parte, los algoritmos de Machine Learning permiten tomar esos datos e inferir el comportamiento de las personas con una convincente probabilidad de descubrimiento. Por eso, si quieres dedicarte a la minería de datos, te recomiendo que te informes sobre el Máster en Examen de Datos de IEBS.

Ventajas y desventajas del minado de datos

Los examen de datos mediante el Data Mining pueden aportar numerosas ventajas a las empresas para la optimización de su administración y tiempo, pero igualmente para la captación y fidelización de clientes, que les permitirá aumentar sus ventas. Aquí te dejamos 8 ventajas que nos puede aportar:

• Permite descubrir información que no esperábamos obtener. Esto se debe a su funcionamiento con algoritmos, ya que permite hacer muchas combinaciones distintas.
• Es capaz de analizar bases de datos con una enorme cantidad de datos.
• En 2024, con el uso creciente de algoritmos complejos de IA, las interpretaciones automáticas pueden ser avíos, pero los resultados de los modelos más avanzados pueden ser difíciles de interpretar sin el uso de técnicas explicativas de IA.
• Permite encontrar, atraer y retener clientes.
• La empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida.
• Da a las empresas la posibilidad de ofrecer a los clientes los productos o servicios que necesitan.
• Antiguamente de usar los modelos, estos son comprobados mediante estadísticas para probar que las predicciones obtenidas son válidas.
• Ahorra costes a la empresa y abre nuevas oportunidades de negocio.

Sin secuestro, igualmente puede aparecer algún inconveniente a la hora de utilizar técnicas de Data Mining. Ahora, los costos de almacenamiento y procesamiento de datos en la estrato han bajado significativamente correcto a la competencia entre proveedores y la acogida masiva de servicios cloud escalables

Técnicas para el minado de datos

Estas son las técnicas que necesitas conocer para aguantar a mango un minado de datos:

• Asociación: Se negociación de una de las técnicas más utilizadas. En esta técnica, una transacción y la relación entre los utensilios se utilizan para identificar un patrón. Esta es la razón por la que igualmente se conoce como «técnica de relación». Se utiliza para realizar un examen de la cesta de la adquisición, que se hace para conocer todos aquellos productos que los clientes compran juntos asiduamente, por ejemplo.
• Agrupación o clustering: Esta técnica crea agrupaciones de objetos significativos que comparten las mismas características. A menudo se confunde con la clasificación, pero si comprendes correctamente cómo funcionan estas dos técnicas no tendrás ningún problema. A diferencia de la clasificación, que coloca los objetos en clases predefinidas, la agrupación en clústeres coloca los objetos en clases definidas por nosotros.
• Clasificación: En 2024, las técnicas de clasificación y predicción han evolucionado con la incorporación de modelos de educación profundo (Deep Learning) y el procesamiento en tiempo actual de datos. Las técnicas de clasificación ahora están más automatizadas y precisas, mientras que las predicciones se basan en modelos más complejos que pueden analizar conjuntos de datos más variados y complejos, como datos no estructurados (imágenes, texto).
• Predicción: Esta técnica predice la relación que existe entre las variables independientes y dependientes, así como las variables independientes por sí solas. Puede estilarse para predecir ganancias futuras dependiendo de la saldo. Supongamos que la rendimiento y la saldo son variables dependientes e independientes, respectivamente. Ahora, basándonos en lo que dicen los datos de ventas pasadas, podemos hacer una predicción de ganancias del futuro con una curva de regresión.
• Patrones secuenciales: Esta técnica tiene como objetivo utilizar datos de transacciones y luego identificar tendencias, patrones y eventos similares en ellos durante un período de tiempo. Los datos históricos de ventas se pueden utilizar para descubrir artículos que los clientes compraron juntos en diferentes épocas del año. Las empresas pueden entender esta información recomendando a los clientes que compren esos productos en momentos en que los datos históricos no sugieren que lo harían. Las empresas pueden utilizar ofertas y descuentos para impulsar esta recomendación.

Cómo aguantar a mango un minado de datos

Los mineros o exploradores de datos a la hora de aguantar a mango un examen de «data mining«, deberán realizar los siguientes pasos:

1# Investigación comercial

Antiguamente de originarse, deberás tener una idea completa de los objetivos de tu empresa, de los capital disponibles y de los diversos escenarios actuales en consonancia con los requisitos. Esto sería muy útil de cara a crear un plan detallado que inteligencia los objetivos de la ordenamiento.

2# Examen de calidad

A medida que vamos recopilando los datos de distintas fuentes, necesitaremos verificarlos y compararlos para respaldar que no hayan cuellos de botella en el proceso de integración de datos. La aval de calidad ayuda a detectar cualquier anomalía en los datos, como la interpolación de datos faltantes, manteniendo los datos en plena forma antiguamente de que se sometan a una ascendencia.

3# Inocencia de datos

Se negociación de la selección, barrido, beneficio, reducción y transformación de la saco de datos. Se calcula que el 90% del tiempo en este tipo de procesos se gasta en este paso.

4# Transformación de datos

Este paso consta de cinco sub-etapas. Los procesos involucrados hacen que los datos estén listos en conjuntos de datos finales.

• Suavizado de datos: Se elimina el ruido de los datos
• Epítome de datos: La agregación de conjuntos de datos se aplica en este proceso
• Divulgación de datos: Los datos se generalizan reemplazando cualquier antecedente de bajo nivel con conceptualizaciones de nivel superior
• Normalización de datos: Los datos se definen en rangos establecidos
• Construcción de atributos de datos: Los conjuntos de datos deben estar en el conjunto de atributos antiguamente de la minería de datos

5# Modelado de datos

Por zaguero, para una mejor identificación de los patrones de datos, se implementan varios modelos matemáticos en el conjunto de datos, basados en varias condiciones.

Actualmente este tipo de trabajos se están realizando en seguridad de datos, finanzas, vitalidad, marketing, detección de fraude, búsquedas online, procesamiento del verbo natural, coches inteligentes, entre otros. Es por este motivo, que la minería de datos se está convirtiendo en uno de los trabajos con maduro proyección para el futuro.

Tipos de datos que pueden ser minados

Como nos podemos imaginar, no todos los modelos de datos pueden ser minados. A continuación, te indicamos cuáles sí:

Datos almacenados en una saco de datos

Una saco de datos igualmente puede denominarse sistema de administración de bases de datos o DBMS. Cada DBMS almacena datos que están relacionados entre sí de una forma u otra.

Todavía tiene un conjunto de programas de software que se utilizan para cuidar datos y proporcionar un hacedero ataque a ellos. Estos programas de software sirven para muchas cosas, incluida la definición de la estructura de la saco de datos o cerciorarse de que la información almacenada permanezca segura y consistente.

Data warehouse

Un almacén de datos o data warehouse es una única ubicación de almacenamiento de datos que recopila datos de varias fuentes y luego los almacena en forma de plan unificado. Cuando los datos se almacenan en estos sistemas se someten a una barrido, integración, carga y modernización.

Data transaccional

La saco de datos transaccional almacena registros que se capturan como transacciones. Por ejemplo, reservas de vueltos, compras, clics en un sitio web, etc. Cada registro de transacciones tiene una identidad única. Todavía engloba todos los utensilios que la han convertido en una transacción.

Otros tipos de datos

Por zaguero, igualmente existen muchos otros tipos de datos que son conocidos por su estructura, significados semánticos y versatilidad. Por ejemplo:

• Datos de diseño de ingeniería
• Datos de secuencia
• Flujos de datos
• Datos de gráficos
• Datos espaciales
• Multimedia

Diferencias entre minado de datos y Big Data

En 2024, la distinción entre Big Data y Data Mining sigue siendo relevante, pero los avances en Inteligencia Sintético (IA) y técnicas de Machine Learning automáticas han difuminado esta diferencia, ya que las tecnologías de examen predictivo y prescriptivo ahora están completamente integradas con Big Data

Por un costado, el Big Data es una tecnología que tiene la capacidad de capturar, gestionar y procesar de forma veraz todo tipo de datos, utilizando herramientas o softwares que identifican patrones comunes. Estos patrones podrían ser características específicas de los consumidores, generación de parámetros, métricas, entre muchos otros. Además, tienen la capacidad de cambiar la manera de hacer negocios, ya que permiten aumentar la rentabilidad y productividad de las compañías.

¡Ya estás preparado para realizar análisis con Data Mining! Si quieres convertirte en un experto en datos te recomendamos el Máster en Data Science Online. Además de Machine Learning y redes neuronales, las empresas también deben aprender a utilizar modelos generativos (como GPT y otros) y tecnologías de IA explicativa. ¡Te esperamos!