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¿Conoces qué es la minería de datos y para qué la utilizan las empresas? ¿Sabes cómo se ejecuta el proceso de minería de datos? Es el momento de conocer nuestro Diplomado en Business Intelligence - UCNE, con el que podrás conocer en detalle en qué consiste la minería de datos y todas las herramientas que emplea, como, por ejemplo, el business intelligence. ¡Da el paso y confía en Euroinnova y su formación online especializada! ¿Vamos?
La minería de datos es un proceso que implica descubrir patrones, relaciones y conocimientos útiles a partir de conjuntos de datos grandes y complejos. También se conoce como descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD, por sus siglas en inglés).
El objetivo principal de la minería de textos es extraer información valiosa y relevante que esté oculta en la base de datos, lo cual puede proporcionar beneficios en diversos campos, como el empresarial, científico, médico, financiero, entre otros.
El proceso de minería de datos es iterativo y cíclico. A medida que se obtienen nuevos conocimientos y se realizan ajustes, es posible que sea necesario regresar a etapas anteriores del proceso para refinar los datos, modificar los objetivos o ajustar los algoritmos utilizados.
Ahora bien, el proceso de minería de datos eficiente lleva lo siguiente:
En esta etapa, es fundamental tener claridad sobre el objetivo que se desea lograr con la data mining. Puede ser la identificación de patrones ocultos, la predicción de resultados futuros, la segmentación de clientes, la detección de fraudes, entre otros. Definir un objetivo claro ayuda a guiar el resto del proceso y determinar qué técnicas y algoritmos son más apropiados para alcanzarlo.
Esto puede involucrar la extracción de datos de bases de datos internas de la empresa, la adquisición de datos de fuentes externas, como proveedores o bases de datos públicas, o la recopilación de datos a través de encuestas, formularios en línea o registros de transacciones.
Es importante asegurarse de que los datos recopilados sean relevantes y estén disponibles en cantidad suficiente para obtener resultados significativos.
Los datos recopilados suelen contener errores, valores faltantes o inconsistentes, duplicados y otros problemas que pueden afectar la calidad de los resultados.
En esta etapa, se realizan diversas tareas de limpieza, como eliminar registros duplicados, corregir errores tipográficos, rellenar valores faltantes mediante técnicas como la imputación o eliminar registros con datos inconsistentes. El objetivo es asegurar la limpieza de datos y preparados para el análisis posterior.
Durante la integración de datos, se pueden enfrentar desafíos como la resolución de diferencias en la estructura de los datos, la normalización de formatos y la gestión de claves de identificación comunes.
La idea en este punto es tener la capacidad de unificar los datos de manera que sean coherentes y se puedan utilizar de manera efectiva en el análisis.
Al trabajar con conjuntos de datos complejos, es posible que no todas las características o variables sean relevantes para el análisis. En esta etapa, se realiza una selección de características para identificar las más importantes y descartar aquellas que no contribuyan significativamente al objetivo.
Se utilizan técnicas como análisis de correlación, pruebas estadísticas o algoritmos de selección automática de características para determinar qué variables son más relevantes y reducir la dimensionalidad del conjunto de datos.
La transformación implica realizar cambios en los datos para mejorar su calidad y adaptarlos a los requisitos específicos de los algoritmos utilizados en el análisis.
Esto puede incluir la normalización de variables numéricas para que estén en la misma escala, la codificación de variables categóricas en representaciones numéricas, la reducción de la dimensionalidad mediante técnicas como Análisis de Componentes Principales (PCA) o la aplicación de transformaciones matemáticas para mejorar la distribución de los datos.
Los algoritmos utilizados dependen del objetivo y del tipo de datos disponibles. Algunos ejemplos comunes de algoritmos incluyen:
La elección del algoritmo adecuado depende de los requisitos del problema y del tipo de datos.
Después de aplicar los algoritmos, es necesario evaluar la calidad y la utilidad de los resultados obtenidos. Para ello se deben realizar análisis y métricas específicas según el objetivo de la minería de datos.
Por ejemplo, en la clasificación, se pueden utilizar medidas como precisión, recall y F1-score. En la predicción, se pueden utilizar métricas como el error cuadrático medio o el coeficiente de determinación (R-squared). La evaluación de resultados permite determinar qué tan bien se ajusta el modelo a los datos y qué tan confiables son las predicciones o los patrones descubiertos.
Aquí se deben analizar los resultados desde una perspectiva empresarial o de dominio y extraer conocimientos prácticos y acciones recomendadas.
Los resultados se presentan de manera comprensible y visualmente atractiva, utilizando gráficos, tablas, informes o dashboards interactivos. La presentación efectiva de los resultados facilita la comprensión y la toma de decisiones informadas por parte de los usuarios finales.
Una vez que se han interpretado y presentado los resultados, se utilizan para tomar decisiones, realizar predicciones, generar recomendaciones o desarrollar estrategias.
Los resultados de la minería de datos pueden proporcionar información valiosa para mejorar procesos, optimizar operaciones, identificar oportunidades de mercado, personalizar experiencias de los clientes y mucho más.
La utilización de los resultados ayuda a obtener un retorno de inversión (ROI) positivo a partir del análisis de datos y puede tener un impacto significativo en el éxito de una organización.
El Big Data generalmente se divide en seis fases principales. Estas fases proporcionan una estructura general para llevar a cabo un proyecto de minería de datos de manera sistemática y efectiva. Las seis fases del proceso de minería de datos son:
A lo largo del proceso, se recopilan, limpian, transforman y analizan los datos utilizando diversas técnicas y algoritmos de minería de datos. La interpretación de los resultados y su presentación efectiva son fundamentales para utilizar los conocimientos adquiridos en la toma de decisiones, la predicción de eventos futuros o el desarrollo de estrategias empresariales.
A medida que se obtienen nuevos conocimientos y se realiza la evaluación, es posible retroceder y ajustar las etapas anteriores para mejorar la calidad y la utilidad de los resultados.
Cristina Polo Calvo
COPYWRITER
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