Las técnicas de minería de datos se pueden aplicar en diversos ámbitos empresariales, como operaciones, finanzas, ventas, marketing y gestión de la cadena de suministro, entre otros. Cuando se ejecuta de manera efectiva, la minería de datos proporciona una gran cantidad de información valiosa, lo que le permite obtener una ventaja competitiva a través de una mejor toma de decisiones estratégicas.

En esencia, la minería de datos es un método empleado para el análisis de datos, profundizando en grandes conjuntos de datos para descubrir conocimientos significativos basados ​​en datos. Componentes claves de la minería de datos exitosa abarcan tareas como la limpieza de datos, la transformación de datos y la integración de datos.

Las 15 mejores técnicas de minería de datos

Limpieza y preparación de datos

La limpieza y preparación de datos son etapas cruciales dentro del proceso de extracción de datos y desempeñan un papel fundamental para garantizar la eficacia de los métodos analíticos posteriores. Los datos sin procesar requieren purificación y formato para que sean adecuados para diversos enfoques analíticos. Esta fase, que abarca elementos como el modelado de datos, la transformación, la migración, ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), integración y agregación de datos, es indispensable para comprender las características y atributos fundamentales de los datos, en última instancia. determinar su utilización óptima.

Las implicaciones comerciales de la limpieza y preparación de datos son intrínsecamente claras. Sin este paso inicial, los datos no tienen significado para una organización o su confiabilidad se ve comprometida debido a problemas de calidad. Para las empresas, generar confianza en sus datos es primordial, garantizando la confianza no solo en los datos en sí sino también en los resultados analíticos y las acciones posteriores derivadas de esos resultados.

Patrón y clasificación

La esencia de la minería de datos radica en la técnica fundamental de seguimiento de patrones, un proceso integral para discernir y monitorear tendencias dentro de los datos. Este método permite la extracción de conocimientos inteligentes sobre posibles resultados comerciales. Por ejemplo, al identificar una tendencia de ventas, las organizaciones obtienen una base para tomar acciones estratégicas para aprovechar este nuevo conocimiento. Cuando se revela que un producto específico supera a otros dentro de un grupo demográfico particular, este conocimiento se convierte en un activo valioso. Luego, las organizaciones pueden aprovechar esta información desarrollando productos o servicios similares adaptados al grupo demográfico o optimizando la estrategia de almacenamiento del producto original para atender al grupo de consumidores identificado.

En el ámbito de la minería de datos, las técnicas de clasificación desempeñan un papel fundamental al examinar los diversos atributos vinculados a varios tipos de datos. Al discernir las características clave inherentes a estos tipos de datos, las organizaciones obtienen la capacidad de categorizar o clasificar sistemáticamente datos relacionados. Este proceso resulta crucial en la identificación de información sensible, como datos de identificación personal, lo que lleva a las organizaciones a tomar medidas para proteger o eliminar esta información de los documentos.

Conexiones

El concepto de asociación en la minería de datos, estrechamente ligado a las estadísticas, revela conexiones entre diferentes conjuntos de datos o eventos dentro de un conjunto de datos. Esta técnica resalta la interdependencia de eventos o puntos de datos específicos, similar a la idea de coocurrencia en el aprendizaje automático. En este contexto, la presencia de un evento basado en datos sirve como indicador de la probabilidad de que ocurra otro, arrojando luz sobre las intrincadas relaciones implícitas en los datos.

Detección de valores atípicos

La detección de valores atípicos sirve como un proceso crítico para identificar anomalías dentro de los conjuntos de datos. Cuando las organizaciones identifican irregularidades en sus datos, facilita una comprensión más profunda de las causas subyacentes y permite una preparación proactiva para posibles sucesos futuros, alineándose con los objetivos comerciales estratégicos. Por ejemplo, si hay un aumento notable en las transacciones con tarjetas de crédito dentro de períodos de tiempo específicos, las organizaciones pueden aprovechar esta información para investigar la causa raíz. Comprender por qué ocurre este aumento les permite optimizar las estrategias de ventas para el resto del día, mostrando la aplicación práctica de la detección de valores atípicos en las operaciones comerciales de refinación.

Clustering

La agrupación en clústeres, una técnica analítica fundamental, emplea enfoques visuales para comprender las distribuciones de datos. Utilizando gráficos, los mecanismos de agrupación ilustran cómo los datos se alinean con varias métricas, empleando diferentes colores para resaltar estas distribuciones. Los gráficos, particularmente en combinación con la agrupación, ofrecen una representación visual de la distribución de datos, lo que permite a los usuarios discernir tendencias relevantes para sus objetivos comerciales.

Regresión

Las técnicas de regresión resultan invaluables para identificar la naturaleza de las relaciones entre variables en un conjunto de datos. Ya sea causal o correlacional, la regresión, como técnica de caja blanca transparente, aclara las conexiones precisas entre variables. Ampliamente aplicada en pronósticos y modelado de datos, la regresión proporciona una comprensión clara de cómo se interrelacionan las variables.

Predicción

La predicción es una faceta potente de la minería de datos y constituye una de las cuatro ramas del análisis. El análisis predictivo aprovecha los patrones de los datos actuales o históricos para extrapolar información sobre tendencias futuras. Si bien algunos enfoques avanzados incorporan aprendizaje automático e inteligencia artificial, el análisis predictivo también se puede facilitar mediante algoritmos más sencillos. Esta capacidad predictiva ofrece a las organizaciones una previsión de las próximas tendencias de datos, independientemente de la complejidad de las técnicas subyacentes.

Datos secuenciales

Los patrones secuenciales, una técnica especializada de minería de datos, se centran en revelar eventos que ocurren en una secuencia, lo que es particularmente ventajoso para analizar datos transaccionales. Este método puede revelar las preferencias de los clientes, como el tipo de ropa que probablemente comprarán después de adquirir un artículo específico. Comprender estos patrones secuenciales permite a las organizaciones hacer recomendaciones específicas, estimulando así las ventas. VPN garantiza la confidencialidad de datos transaccionales, preservando la privacidad de los clientes y al mismo tiempo obteniendo información valiosa.

Árboles de decisión

Los árboles de decisión, un subconjunto del aprendizaje automático, sirven como modelos predictivos transparentes. Facilitan una comprensión clara de cómo las entradas de datos influyen en las salidas. Cuando se combinan en un bosque aleatorio, los árboles de decisión forman potentes modelos de análisis predictivo, aunque más complejos. Si bien los bosques aleatorios pueden considerarse técnicas de caja negra, la estructura fundamental del árbol de decisión mejora la precisión, especialmente en comparación con los modelos de árbol de decisión independientes.

Análisis de minería de datos

En el corazón del análisis de minería de datos se encuentran las técnicas estadísticas, que forman la base de varios modelos analíticos. Estos modelos producen resultados numéricos adaptados a objetivos comerciales específicos. Desde redes neuronales hasta aprendizaje automático, los conceptos estadísticos impulsan estas técnicas, contribuyendo al campo dinámico de la inteligencia artificial.

Visualizaciones de datos

Las visualizaciones de datos desempeñan un papel crucial en la minería de datos, ya que ofrecen a los usuarios información basada en percepciones sensoriales. Las visualizaciones dinámicas actuales, caracterizadas por colores vibrantes, son expertas en el manejo de datos en tiempo real. Los paneles, creados a partir de diferentes métricas y visualizaciones, se convierten en herramientas poderosas para descubrir conocimientos de minería de datos, yendo más allá de los resultados numéricos para resaltar visualmente tendencias y patrones.

Aprendizaje profundo

Las redes neuronales, un subconjunto del aprendizaje automático, se inspiran en la estructura neuronal del cerebro humano. Si bien son potentes para la minería de datos, su complejidad requiere precaución. A pesar de su complejidad, las redes neuronales se destacan como modelos precisos en las aplicaciones contemporáneas de aprendizaje automático, particularmente en escenarios de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.

Almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos, un componente fundamental de la minería de datos, ha evolucionado más allá de las bases de datos relacionales tradicionales. Enfoques modernos, incluyendo almacenes de datos en la nube y aquellos que admiten datos semiestructurados y no estructurados en plataformas como Hadoop, permiten un análisis de datos integral en tiempo real, que va más allá del uso de datos históricos.

Análisis de conocimientos

El procesamiento de la memoria a largo plazo implica el análisis de datos durante períodos prolongados. Utilizando datos históricos, las organizaciones pueden identificar patrones sutiles que de otro modo podrían evadir la detección. Este método resulta particularmente útil para tareas como analizar las tendencias de deserción a lo largo de varios años, proporcionando información que contribuye a reducir la deserción en sectores como las finanzas.

Aprendizaje automático e inteligencia artificial

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial representan avances de vanguardia en la minería de datos. Las formas avanzadas como el aprendizaje profundo sobresalen en predicciones precisas a escala, lo que las hace invaluables para implementaciones de IA como visión por computadora, reconocimiento de voz y análisis de texto sofisticado utilizando procesamiento natural del lenguaje. Estas técnicas destacan a la hora de extraer valor de datos semiestructurados y no estructurados.

Conclusión

En la minería de datos, cada técnica sirve como una herramienta distinta para descubrir información valiosa. Desde el discernimiento de patrones secuenciales hasta la previsibilidad transparente de los árboles de decisión, el papel fundamental de las técnicas estadísticas y la claridad dinámica de las visualizaciones, la variedad de métodos presenta un enfoque holístico. Estas técnicas permiten a las organizaciones no solo analizar datos de manera efectiva, sino también innovar estratégicamente en un panorama de datos en constante evolución, asegurando que aprovechen todo el potencial de sus datos para una toma de decisiones informada y resultados transformadores.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/15-essential-data-mining-techniques/