¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es la exploración y el análisis de datos para descubrir patrones o reglas que sean significativas. Se clasifica como una disciplina dentro del campo de la ciencia de datos. Las técnicas de minería de datos son para hacer modelos de Machine Learning (ML) que permitan aplicaciones de inteligencia artificial (AI). Un ejemplo de minería de datos dentro de la inteligencia artificial incluye cosas como algoritmos de motores de búsqueda y sistemas de recomendación.

Cómo funciona la minería de datos

La minería de datos ayuda a responder aquellas preguntas que no pueden ser manejadas por técnicas básicas de consulta e informes. La minería de datos está marcada por varios identificadores clave que se exploran con más detalle a continuación:

Reconocimiento automático de patrones

Los modelos de minería de datos son la base de la minería de datos y el reconocimiento automático se refiere a cómo se ejecutan estos modelos. Los modelos de datos utilizan algoritmos establecidos para extraer los datos sobre los que se construyen. Sin embargo, la mayoría de los modelos se pueden generalizar a nuevos datos. La puntuación es el proceso de aplicar cualquier modelo a nuevos datos y evaluar la idoneidad del ajuste.

Predicción de los resultados más probables

Varias formas de minería de datos son de naturaleza predictiva. Un ejemplo de esto sería un modelo que predice los ingresos individuales en función de la educación y la demografía. Cada una de las predicciones realizadas viene con cierta probabilidad de indicar la posibilidad de que cada una se haga realidad.

En otros casos, la minería de datos predictiva puede resultar en la generación de reglas. Estas son ciertas condiciones que implican un resultado específico. Un ejemplo de una regla sería una que especifique que si una persona tiene un título universitario y vive en una sección particular de la ciudad, es probable que sus ingresos estén por encima del promedio de la región. Tales reglas vienen con soporte asociado: el porcentaje de la población de un área cumple con esta regla.

Coloque el foco en las agrupaciones que ocurren naturalmente

También hay formas de minería de datos que muestran agrupaciones naturales dentro de grandes datos. Un modelo particular puede enfocarse en un segmento de población dentro de un rango de ingresos específico, que a su vez tiene un buen historial en la conducción y alquila automóviles para vacaciones cada año. Esta información puede ser útil tanto para las agencias de alquiler como para las compañías de seguros.

Tipos de minería de datos

Existen varios tipos de minería de datos, incluidos los siguientes

Regresiones lineales

Con la regresión lineal, una empresa puede predecir los valores de una variable continua con la ayuda de una o varias entradas independientes. Este método se usa a menudo en el negocio de bienes raíces para predecir el valor de las viviendas en función de variables como la superficie cuadrada, el año de construcción y la ubicación del código postal.

Regresiones logísticas

En esta variación, se utilizan una o más entradas independientes para predecir la probabilidad de una variable categórica. Verá que esto se utiliza en los sistemas bancarios que lo usan para predecir las posibilidades de que un solicitante de préstamo no cumpla con los préstamos en función de su puntaje crediticio, ingresos, sexo, edad y una serie de otros factores personales.

Series de tiempo

Son herramientas de pronóstico donde los modelos hacen uso del tiempo como variable independiente fundamental. Los minoristas a menudo hacen uso de este modelo para poder predecir la demanda de productos y trabajar en su inventario en consecuencia.

Árboles de clasificación/regresión

Los árboles de clasificación o regresión son técnicas de modelado predictivo en las que se puede predecir el valor de las variables objetivo categóricas y continuas. El modelo crea conjuntos de reglas binarias basados en estos datos predichos para clasificar y agrupar la mayor proporción de variables objetivo que son similares bajo nuevos cabezales de observación. Con estas reglas, los nuevos grupos que se crean pasan a convertirse en el valor predicho de las nuevas observaciones.

Redes neuronales

Las redes neuronales están diseñadas para funcionar de manera similar al funcionamiento del cerebro. Al igual que los estímulos provocan la activación de las neuronas en el cerebro que permiten la acción, las redes neuronales usan entradas con un requisito de umbral. Estas entradas "dispararán" o "no dispararán" su nodo en función de la magnitud. Estas señales de activación o no activación se combinan con otras respuestas similares que pueden estar ocultas en las múltiples capas de la red. El proceso continúa repitiéndose hasta que se crea una salida. El beneficio es una salida casi instantánea, y esta tecnología se usa ampliamente en autos sin conductor para mayor eficiencia.

K vecinos más cercanos

Esta es una técnica que se basa en observaciones pasadas para clasificar las nuevas. En lugar de modelos, el K vecino más cercano es impulsado por datos. Aquí, no se hacen suposiciones subyacentes sobre los datos. Tampoco existen procesos complejos que se utilicen para interpretar las entradas de datos. Las nuevas observaciones se clasifican identificando los K vecinos más cercanos y asignando el valor mayoritario.

Aprendizaje no supervisado

Aquí es donde se observan los patrones subyacentes en función de los datos que provienen del examen de tareas no supervisadas. Varios sistemas de recomendación utilizan el aprendizaje no supervisado para rastrear los patrones generales de los usuarios y brindarles recomendaciones personalizadas para una mejor interacción con el cliente. Algunos modelos analíticos que se utilizan en la minería de datos no supervisada incluyen:

• Agrupamiento
• Análisis de asociación.
• Análisis de componentes principales.
• Enfoques supervisados y no supervisados en la práctica.

¿Por qué es importante la minería de datos y dónde se usa?

El volumen de datos que se produce cada año es extraordinariamente enorme. Y, lo que ya es una cifra gigantesca, se duplica cada dos años. El universo digital se compone de alrededor del 90 por ciento de datos no estructurados, pero esto no significa que cuanto mayor sea el volumen de información, mejor será el conocimiento. La minería de datos tiene como objetivo cambiar eso y, con ello, las empresas pueden:

• Tamizar a través de una gran cantidad de información repetitiva de manera organizada.
• Extraer información relevante y haga el mejor uso de ella para obtener mejores resultados.
• Acelerar el ritmo de la toma de decisiones bien informada.

Encontrará que la minería de datos es fundamental para los esfuerzos de análisis en una amplia variedad de sectores. Aquí hay un vistazo a cómo algunos de ellos lo están usando.

La industria de las comunicaciones

La industria de las comunicaciones, marketing o de otro tipo, es altamente competitiva y trata con un cliente que está siendo atraído en varias direcciones diferentes. El uso de métodos de minería de datos para comprender y filtrar grandes cantidades de datos ayuda a este sector a crear campañas específicas que garantizan una mayor cantidad de ventas exitosas e interacciones con los clientes.

El Sector Seguros

Este sector a menudo tiene que lidiar con problemas de cumplimiento, una amplia gama de fraudes, evaluación y gestión de riesgos y retención de clientes en un mercado competitivo. Con la minería de datos, las compañías de seguros están en una mejor posición para cotizar bien los productos y crear mejores opciones para los clientes existentes, al tiempo que alientan a los nuevos a registrarse.

El Sector Educativo

Las vistas basadas en datos del progreso de un estudiante permiten a los educadores brindarles una atención mejor personalizada cuando sea necesario. Las estrategias de intervención se pueden construir desde el principio para grupos de estudiantes que puedan necesitarlas.

La Industria Manufacturera

Una falla en la línea de producción o una caída en la calidad pueden generar grandes pérdidas para cualquier industria manufacturera. Con la minería de datos, las empresas podrán planificar mejor sus cadenas de suministro. Esto significa que se puede detectar y tratar la detección temprana de posibles averías, los controles de calidad pueden ser más intensos y las líneas de producción enfrentan una interrupción mínima.

La industria bancaria

El sector bancario depende en gran medida de la minería de datos y los algoritmos automatizados que ayudan a dar sentido a los miles de millones de transacciones que tienen lugar en el sistema financiero. Con esto, las organizaciones financieras obtendrán una vista panorámica de los riesgos del mercado, detectarán el fraude más rápido, gestionarán el cumplimiento de los requisitos reglamentarios y se asegurarán de obtener rendimientos óptimos de sus inversiones en marketing.

El sector minorista

Con la cantidad astronómica de transacciones minoristas que se llevan a cabo, hay una gran cantidad de datos que el sector puede utilizar para obtener mejores conocimientos sobre sus consumidores. La minería de datos les ayuda a desarrollarse para mejorar sus relaciones con los clientes, optimizar sus campañas de marketing y pronosticar las ventas.

El proceso de minería de datos

Como se describe a continuación, hay cuatro pasos básicos en el proceso de minería de datos.

Definiendo el problema

El primer paso en cualquier proyecto de minería de datos es comprender los objetivos y requisitos. Esto debe especificarse desde la perspectiva comercial y también debe tener un plan de implementación básico. Si el problema comercial es poder vender más, el problema de la minería de datos será '¿qué tipo de cliente es probable que compre el producto?' La implementación comienza con la creación de un modelo basado en datos tales como relaciones y atributos de clientes anteriores, incluidos datos demográficos, tamaño de la familia, edad, residencias y más.

Recopilación y preparación de datos

La segunda fase cubre la recopilación y exploración de datos. Un examen de los datos recopilados le dará una idea de qué tan preciso es el ajuste como base para abordar el problema de su negocio. En esta etapa, uno puede decidir eliminar algunos parámetros de datos o incorporar algunos nuevos. Aquí, los problemas de calidad de los datos se pueden abordar y escanear en busca de posibles patrones en los datos.

La fase de preparación de datos cubre tareas como la selección de tablas, casos y atributos. También incluye limpieza y transformación de datos, eliminación de duplicados, estandarización de títulos de entrada y otras comprobaciones de datos.

Construcción y Evaluación de Modelos

En el paso tres, se eligen y aplican varias técnicas de modelado, y los parámetros se calibran a los niveles óptimos. En esta etapa inicial de la construcción del modelo, es mejor trabajar con un conjunto de datos más pequeño y bien pensado. Evaluar nuevamente en este punto, cómo el modelo aborda el problema comercial es una buena idea. Cualquier forma de mejora se puede agregar en esta etapa.

Despliegue de modelos

En la etapa final de implementación, se pueden derivar conocimientos e información procesable a partir de los datos recopilados. Este conocimiento se puede implementar dentro de un entorno de destino. La implementación puede incluir la aplicación del modelo a cualquier dato nuevo, la extracción de detalles del modelo, la integración de modelos en aplicaciones y más.

Desafíos de la minería de datos

Sin duda, la minería de datos es un proceso poderoso, pero conlleva una serie de desafíos, especialmente porque se trata de cantidades crecientes de big data complejo. La recopilación y el análisis de todos estos datos se vuelven cada vez más complicados. Aquí hay un vistazo a algunos de los desafíos más importantes asociados con la minería de datos:

Datos masivos

Existen cuatro desafíos principales cuando se trata de Big Data:

• Volumen: Los grandes volúmenes de datos implican desafíos de almacenamiento. Además, filtrar cantidades tan grandes de datos implica el problema de encontrar los datos correctos. El procesamiento es más lento cuando las herramientas de minería de datos manejan ese volumen.
• Variedad: en un momento dado, se recopilan y almacenan una gran variedad de datos. Las herramientas de minería de datos deben ser capaces de manejar muchos tipos de formatos de datos, lo que puede ser un desafío.
• Velocidad: la velocidad a la que se pueden recopilar datos en estos días es mucho mayor que antes, lo que puede plantear problemas.
• Veracidad: la precisión de estos grandes volúmenes de datos puede ser un desafío, especialmente considerando los factores de volumen, variedad y velocidad de los datos. El principal desafío en este caso es equilibrar la cantidad de datos con la calidad de los datos.

Modelos sobreajustados

Estos son complejos y hacen uso de demasiadas variables independientes para llegar a una predicción. El riesgo de sobreadaptación aumenta con el aumento del volumen y la variedad. El resultado es que el modelo comienza a mostrar errores naturales en una muestra en lugar de mostrar tendencias subyacentes. Reducir el número de variables da como resultado un modelo irrelevante, mientras que agregar demasiadas restringe el modelo. El desafío es encontrar la moderación adecuada de las variables utilizadas y su equilibrio en la precisión predictiva.

Costo de escala

Con un aumento en el volumen y la velocidad, las empresas deben trabajar en la ampliación de los modelos para utilizar todos los beneficios de la minería de datos. Para ello, las empresas deben invertir en una variedad de potencia informática, servidores y software de alto rendimiento. Esto no siempre puede ser una asignación presupuestaria fácil para las empresas.

Privacidad y seguridad

Los requisitos de almacenamiento aumentan constantemente y las empresas recurren a la nube para satisfacer sus necesidades. Pero con esto viene la necesidad de medidas de seguridad de alto nivel para los datos. Cuando se toman medidas de seguridad y privacidad de datos, es necesario que entren en vigor una serie de normas y reglamentos internos. Requiere un cambio en la forma de trabajar, y esta es una curva de aprendizaje empinada para muchos.

Los datos relevantes son críticos para el funcionamiento de cualquier negocio en estos tiempos competitivos. La minería de datos ayuda a las organizaciones a elaborar mejores estrategias. La minería de datos es la clave para ayudar a las empresas a obtener esa ventaja. Hacerlo bien es lo más importante.