Las 10 mejores técnicas de minería de datos

Data mining se aplica en numerosas áreas comerciales, incluidas operaciones, finanzas, ventas y marketing, cadena de suministro y más. Cuando se hace correctamente, ofrece una gran cantidad de información que le brinda una ventaja competitiva al ayudarlo a desarrollar mejores decisiones estratégicas.

Qué es la minería de datos y la importancia de la minería de datos

La minería de datos es una técnica utilizada para procesar datos y explorar patrones en grandes conjuntos de datos para desarrollar conocimientos prácticos y basados ​​en datos. Los aspectos vitales de la minería de datos incluyen la limpieza de datos, la transformación de datos y la integración de datos.

Minería de datos para análisis empresarial

La minería de datos implica la extrapolación de tendencias y nueva información a partir de datos conocidos para desentrañar la inteligencia empresarial y el análisis. Ayuda a las empresas a resolver problemas, minimizar riesgos y explorar nuevas posibilidades durante un período de tiempo.

Hemos anotado las 10 técnicas principales de minería de datos que los científicos de datos aprovechan para extraer datos relevantes y procesables para la toma de decisiones.

Las 10 mejores técnicas de minería de datos

1)   Seguimiento de patrones

El seguimiento de patrones es una de las técnicas fundamentales de minería de datos. Implica reconocer y monitorear tendencias en conjuntos de datos para realizar análisis inteligentes con respecto a los resultados comerciales. Para una empresa, este proceso podría relacionarse con cualquier cosa, desde identificar datos demográficos de alto rendimiento o comprender las variaciones estacionales en el comportamiento de compra del cliente.

Por ejemplo, el patrón en los datos de ventas puede mostrar que un determinado producto es más popular entre grupos demográficos específicos o una disminución en el volumen total de ventas después de la temporada navideña. Luego, la empresa puede usar esta información para dirigirse a mercados específicos y optimizar la cadena de suministro.

2)   Asociación

Al igual que el seguimiento de patrones, la técnica de asociación implica buscar ciertas ocurrencias con atributos conectados. La idea es buscar variables vinculadas en función de atributos o eventos específicos. Las reglas de asociación pueden ser particularmente útiles para estudiar el comportamiento del consumidor.

Por ejemplo, una tienda en línea podría saber que los clientes que compran un determinado producto probablemente comprarán un artículo complementario. Usando esta información, pueden proporcionar mejores recomendaciones para maximizar los ingresos por ventas. Esta técnica también se puede utilizar en el diseño de catálogos, agrupación de productos, diseño de maquetación, etc.

3)   Clasificación

Es una técnica útil de minería de datos utilizada para derivar datos relevantes y metadatos basado en un atributo definido, por ejemplo, tipo de fuentes de datos, funcionalidades de minería de datos y más. Básicamente, es el proceso de dividir grandes conjuntos de datos en categorías objetivo. Esta categorización también está determinada por el marco de datos, por ejemplo, base de datos relacional, base de datos orientada a objetos, etc. Viene en el ámbito de la preparación de datos.

Suponga que su empresa quiere pronosticar el cambio en los ingresos de los clientes a los que se les otorga una membresía de lealtad. Puede crear una categoría que contenga los datos demográficos de los clientes con una membresía de lealtad para diseñar un modelo de clasificación binaria para predecir un aumento o disminución en el gasto.

4)   Detección de valores atípicos

Hay instancias en las que el patrón de datos no proporciona una comprensión clara de los datos. En tales situaciones, la técnica de detección de valores atípicos resulta útil. Implica identificar anomalías o "valores atípicos" en su conjunto de datos para comprender las causas específicas o derivar predicciones más precisas.

Aquí hay un ejemplo. Suponga que sus ventas siempre oscilan entre $7,000 y $10,000 por semana. Pero una semana, los ingresos por ventas cruzan los $40,000, sin ningún factor estacional obvio en juego. Querrá comprender la razón detrás del aumento en las ventas para poder replicarlo y obtener una mejor comprensión de su base de clientes.

5)   Clustering

Al igual que la clasificación, el agrupamiento es una técnica de minería de datos que consiste en agrupar datos en función de las similitudes. Ayuda en el descubrimiento de conocimientos, la detección de anomalías y la obtención de información sobre la estructura interna de los datos.

Por ejemplo, puede agrupar audiencias de diferentes regiones en paquetes según su grupo de edad, sexo e ingresos disponibles, de modo que pueda adaptar su campaña de marketing para maximizar su alcance.

Los resultados del análisis de datos de conglomerados generalmente se muestran mediante gráficos para ayudar a los usuarios a visualizar la distribución de datos e identificar tendencias en sus conjuntos de datos.

6)   Patrones Secuenciales

Como sugiere el nombre, esta es una técnica de minería que se enfoca en descubrir patrones o una serie de eventos que tienen lugar en una secuencia. Se usa ampliamente en la minería de datos transaccionales, pero tiene numerosas aplicaciones. Por ejemplo, puede ayudar a las empresas a recomendar artículos relevantes a los clientes para maximizar las ventas.

Un ejemplo sería una tendencia secuencial identificada en una tienda de electrónica donde es probable que los clientes que compran un iPhone compren una MacBook dentro de seis meses. El minorista puede utilizar esta inteligencia para crear campañas de marketing dirigidas a los compradores de iPhone. Por ejemplo, oferta de paquete de productos de Apple para maximizar la facturación.

7)   Árbol de decisión

Un árbol de decisiones es una técnica de minería de datos en el aprendizaje automático (ML) que se centra en las relaciones de modelado de entrada y salida mediante reglas si/entonces. Con este enfoque, puede aprender cómo las entradas de datos influyen en las salidas. Los árboles suelen estar diseñados en una estructura similar a un diagrama de flujo de arriba hacia abajo.

Por ejemplo:

• Si el valor del carrito de compras es <$500, entonces es un cliente regular (sin descuento)
• Si el valor del carrito de compras es > $500 Y < $2,000, entonces es un cliente premium (10 por ciento de descuento)
• Si el valor del carrito de compras es > $2,000, entonces es un cliente exclusivo (20 por ciento de descuento y 10 % del valor de la transacción convertido en puntos de lealtad)

Este árbol de decisiones es un ejemplo simplificado. Un modelo de análisis predictivo con varios modelos de árboles de decisión facilita análisis de datos más complejos.

Los árboles de decisión se utilizan principalmente para modelos de clasificación y regresión.

8)   Análisis De Regresión

Es una de las técnicas de minería de datos más populares en el aprendizaje automático que utiliza la relación lineal entre variables. Le ayuda a predecir el valor futuro de las variables. La técnica tiene numerosas aplicaciones en pronósticos financieros, planificación de recursos, toma de decisiones estratégicas y más.

Por ejemplo, puede utilizar el análisis de regresión para comprender la correlación entre la educación, los ingresos y los hábitos de gasto. La complejidad de la predicción aumenta a medida que agrega más variables. Las técnicas comunes incluyen regresión múltiple estándar, paso a paso y jerárquica.

9)   Procesamiento de memoria a largo plazo

El procesamiento de memoria a largo plazo es una técnica de minería de datos en el aprendizaje automático que se utiliza para analizar datos durante períodos prolongados. Le permite identificar patrones de datos basados ​​en el tiempo, como datos climáticos, de manera más efectiva. Su objetivo es escalar los datos en la memoria del sistema y utilizar información adicional en el análisis.

Por ejemplo, puede diseñar un modelo predictivo para identificar transacciones fraudulentas mediante la asignación de probabilidades. Puede usar este modelo para transacciones existentes y luego, después de un tiempo, actualizar el modelo con los datos derivados de nuevas transacciones, lo que resulta en una mejor toma de decisiones.

10) Redes Neuronales

Una red neuronal también es una de las técnicas populares de minería de datos en los modelos de aprendizaje automático utilizados con Inteligencia Artificial (IA). Al igual que las neuronas en el cerebro, busca identificar relaciones en los datos. Las redes neuronales tienen diferentes capas que trabajan juntas para producir resultados de análisis de datos con gran precisión.

Estos modelos buscan patrones en una gran cantidad de datos. Si bien pueden ser muy complejos como resultado, el resultado generado puede proporcionar información extremadamente valiosa para las organizaciones.

Minería de datos vs. Aprendizaje automático: la diferencia clave

Aprendizaje automático es el proceso de entrenar sistemas para aprender y volverse más precisos en la predicción de resultados a través de la experiencia. En ML, los algoritmos y modelos están diseñados para adaptarse a nuevos datos de forma independiente y mediante iteraciones, sin intervención humana.

La minería de datos y el aprendizaje automático se encuentran bajo el paraguas de la ciencia de datos, pero son considerablemente diferentes. La minería de datos se usa para determinar los resultados en función de los datos históricos, mientras que ML usa los datos recopilados y la experiencia para hacer que un sistema sea más inteligente. Mientras que el primero se basa en big data, el segundo trabaja con algoritmos.

¿Cuáles son las mejores técnicas de minería de datos en aprendizaje automático?

Eso depende. Ninguna técnica es adecuada para todos los casos de uso de análisis de minería de datos. Debe probar diferentes aplicaciones de minería de datos y realizar pruebas y errores para obtener información relevante basada en datos para su negocio.

Introducción a la minería de datos

Su organización puede comenzar con la minería de datos aprovechando las herramientas de administración de datos adecuadas. Es fundamental contar con un sistema que permita un flujo continuo de datos hacia los sistemas analíticos para facilitar el análisis avanzado. El almacenamiento de datos moderno es particularmente útil ya que sirve como depósito centralizado para datos limpios y transformados listos para aplicaciones de minería de datos.

Puede tener la mejor herramienta de minería de datos, sin embargo, sin información precisa y estructurado conjuntos de datos, no obtendrá los resultados óptimos. Esto se debe a que los datos deben ser precisos, completos y consistentes para que el software produzca información que sea fiable y digna de confianza. Por lo tanto, los datos sin procesar que provienen de fuentes dispares deben limpiarse y prepararse antes de que se les puedan aplicar técnicas de minería de datos.

Además, el proceso puede incluir diferentes aspectos de extracción de datos, migración de datos, integración de datos y más. Estos pasos son imprescindibles para garantizar la calidad de los datos. Sin limpiar y preparar los datos, las organizaciones no pueden confiar en los resultados analíticos y las conclusiones extraídas de los conocimientos.

Como la mayoría de los datos de la organización están disponibles en un formato no estructurado, el primer paso es extraer los datos. Implica el uso de una solución confiable de extracción de datos para extraer datos de Documentos comerciales en PDF y sistemas y convertirlo a un formato legible por máquina.

Por lo tanto, como proveedor integral de soluciones de gestión de datos, Astera Software comprende las complejidades de extraer y preparar datos para obtener valor empresarial. Probar Astera ReportMiner hoy para ver cómo puede ayudarlo a extraer datos sin problemas y optimizar su proceso de minería de datos.