Una guía rápida para la minería de datos

By |2021-12-21T11:14:12+00:0011 de junio de 2019.|

En un extraño golpe de suerte, te conviertes en propietario de una mina de oro. El oro es suyo para que lo tome, pero en lugar de extraerlo y obtener beneficios de él, simplemente se sienta en él, feliz de ser su dueño. No tiene sentido, ¿verdad? Esto es lo que sucede cuando no utiliza los datos para tomar decisiones. Las organizaciones de hoy se sientan en un tesoro de datos. Sin embargo, a menudo esta mina de oro de conocimientos se desperdicia porque las empresas no extraer información útil fuera de el. Los datos pueden ayudarlo a comprender mejor a sus clientes, aumentar la lealtad y, en última instancia, sus ingresos, pero solo si los utiliza. Aquí es donde entra en juego la minería de datos.

La minería de datos puede brindarle a su organización una ventaja competitiva al brindarle información valiosa. Exploremos qué es la minería de datos y cómo es útil.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de analizar grandes conjuntos de datos y deducir resultados útiles de ellos. A medida que las operaciones crecen y las empresas se vuelven más complejas, a las grandes empresas les resulta difícil deducir información útil de grandes conjuntos de datos.

Esta complejidad de tratar con datos ha llevado a un aumento en la popularidad de la minería de datos. Por lo tanto, resulta en un aumento en el uso de herramientas de minería de datos en un intento de buscar patrones ocultos en los datos. Algunos ejemplos comunes de minería de datos cotidianos serían el análisis del mercado de valores, las compras en línea, la detección de fraudes y la banca financiera. Esto ha aumentado el uso de herramientas de minería de datos.

El proceso de minería de datos utiliza algoritmos de minería en datos reunidos en almacenes de datos o bases de datos para identificar patrones ocultos y descubrir hallazgos valiosos. La minería de datos se ha convertido en una parte integral de las empresas, y las organizaciones invierten más tiempo y dinero en la selección y el uso de las herramientas utilizado para la minería de datos.

 

Técnicas de minería de datos

Fuente: Eduonix

Minería de datos frente a integración de datos: la diferencia

La integración de datos es el proceso de combinar, limpiar y presentar datos en un formato consolidado. Esto incluye unificar datos de diferentes sistemas de origen con formatos dispares, eliminar duplicados, limpiar datos de acuerdo con las reglas comerciales y transformarlos al formato requerido.

Considerando que, el propósito de la minería de datos es centrarse en encontrar patrones y relaciones ocultos en grandes conjuntos de datos utilizando herramientas de minería eficientes. El desarrollo de proyectos de minería de datos requiere el conocimiento de estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de bases de datos. El objetivo de la minería de datos es utilizar análisis y algoritmos avanzados, con la ayuda de herramientas, para hacer que los datos sean utilizables.

¿Cuándo se utiliza la minería de datos?

Las empresas utilizan la minería de datos para obtener información inteligible a partir de los datos. Sin embargo, el proceso de minería de datos es extenso y requiere la combinación de varios pasos. El proceso de minería de datos difiere con respecto a diferentes casos de uso y empresas, pero esta guía de minería de datos explicará el proceso de una manera simple y básica. La respuesta a la pregunta común "cuántos pasos hay en la minería de datos" es que hay siete pasos principales en la minería de datos. Los siguientes pasos ayudan a los usuarios a obtener claridad sobre cómo iniciar el proceso de minería de datos utilizando herramientas de minería robustas.

  1. Seleccionar datos

El primer paso en el proceso de análisis de minería de datos es seleccionar las fuentes de datos que se pueden utilizar para minar y obtener información valiosa.

  1. Extrayendo datos

Luego, el siguiente paso en el proceso de minería de datos es la recopilación y extracción de datos. Un científico de datos identifica las fuentes de datos, analiza las fuentes y usa el flujo de integración para consolidar datos útiles.

  1. Transformando datos

Una vez recopilados, los datos de diferentes fuentes y formatos deben convertirse a un formato común para que sean utilizables.

  1. Datos de limpieza

Una vez que los datos se transforman en un formato común, deben limpiarse para garantizar que los datos estén libres de errores, sean consistentes y únicos. La limpieza de datos implica minimizar la redundancia de datos, manipularlos, organizarlos y aplicar políticas de gobierno para que los datos cumplan con los estándares de cumplimiento.

  1. Almacenamiento y gestión de datos

El siguiente paso es almacenar y administrar datos en diferentes destino sistemas de acuerdo con el tipo de datos. Los datos pueden ser transaccionales, no operativos o metadatos.

Los datos transaccionales, que incluyen las operaciones diarias, se almacenan en una ubicación separada de los datos no operativos. Los metadatos están relacionados con el diseño de bases de datos lógicas y se manejan por separado. Luego, los datos almacenados se ponen a disposición de los analistas comerciales mediante software de aplicación.

  1. Análisis y minería de datos

Luego, una vez que los datos se han recopilado y cargado en un sistema de destino, se utiliza una combinación de inteligencia empresarial y algoritmos de minería de datos para minar dara. Comprender el negocio facilita a los científicos de datos la producción de un modelo de minería de datos para el análisis de datos. Entonces surge la pregunta: ¿qué es un modelo de minería de datos?

Un modelo de minería de datos se crea aplicando diferentes algoritmos a los datos. Cada algoritmo implica el proceso de identificar tendencias en un conjunto de datos y utilizar la salida obtenida para definir parámetros. Estos parámetros se utilizan luego para llevar a cabo análisis descriptivos, análisis de diagnóstico, análisis prescriptivos, gestión de riesgos o análisis predictivos. El modelo dado anteriormente se puede aplicar a múltiples ejemplos de minería de datos, como la industria de inversiones financieras.

  1. Visualizando datos

Por último, después de obtener los resultados del proceso de minería de datos, es necesario asegurarse de que los datos estén representados visualmente de forma comprensible. Las empresas utilizan la visualización de datos, en forma de gráficos e infografías, para presentar los resultados.

 

ReportMiner Ici

Aplicaciones propietarias

La minería de datos tiene aplicaciones útiles en diferentes industrias, como:

  • Cuidado de la salud: Se pueden utilizar herramientas sólidas de minería de datos en la industria de la salud para reducir costos, detectar actividades fraudulentas y mejorar los resultados de los pacientes.
  • Educación: El uso de herramientas de minería de datos en la educación puede ayudar a diferentes aspectos de la industria de la educación, como identificar cómo fomentar las necesidades de aprendizaje de los estudiantes, predecir cómo se desempeñarán ciertos estudiantes en los exámenes y tomar decisiones operativas eficientes.
  • Gestión de relaciones con el cliente (CRM): La minería de datos también puede ayudar a analizar los datos del cliente para ayudar a una empresa a adoptar estrategias centradas en el cliente y a construir relaciones exitosas, leales y duraderas con sus clientes o clientes.

Directrices para elegir la mejor herramienta de minería de datos

La herramienta de minería de datos que necesita depende de su tipo de negocio, el método o técnica de minería de datos que desee implementar y el tamaño de los datos de la muestra. Algunas herramientas de minería de datos utilizan mecanismos de programación visual y aprendizaje automático para dar resultados deseables.

Existe una serie de herramientas de minería de datos populares que puede utilizar para satisfacer sus necesidades. Sin embargo, es importante considerar las características de las herramientas de minería de datos y sus requisitos, tales como:

La cantidad de datos

Las herramientas de minería de datos que seleccione deben ser capaces de manejar la cantidad de datos que administra a diario. Si procesa una gran cantidad de datos transaccionales, tiene sentido comprar una herramienta de minería de datos de alto rendimiento. Si su conjunto de datos es pequeño, una solución de minería de datos gratuita puede ser una opción adecuada para cumplir con sus requisitos.

Recursos Humanos

El uso de herramientas de minería de datos también depende en gran medida de los recursos que tenga a mano. Si tiene expertos en análisis de datos y minería en su equipo, podría tener sentido deshacerse de la idea de utilizar herramientas de minería de datos por completo. No obstante, si su equipo carece de experiencia técnica, es recomendable invertir en una herramienta de minería de datos que pueda ayudar a automatizar todo el proceso.

Resultados

¿Qué resultados necesita de sus actividades de minería de datos? ¿Desea predecir resultados futuros, detectar anomalías, clasificar datos o seguir patrones? La herramienta de minería de datos que seleccione también dependerá de los resultados que desee y del tipo de organización que sea.

Soporte

Elija una herramienta de minería de datos que ofrezca soporte 24 * 7 y documentación adecuada y fácil de seguir.

Interfaz de usuario gráfica

Una herramienta de minería de datos que realiza cálculos masivos pero no puede visualizar los resultados no es adecuada para ninguna empresa. Elija una herramienta de minería de datos que tenga una interfaz de usuario fácil de usar y una interfaz sin código.

Facilidad de uso y actualización

Elija una herramienta que sea fácil de usar, tenga una curva de aprendizaje corta y ofrezca actualizaciones periódicas. Un buen proveedor de software de minería de datos actualiza su producto con regularidad con respecto a las cambiantes necesidades comerciales.

Trabajar en la nube

Dependiendo del tamaño de su organización, la posibilidad de trabajar en la nube es otro beneficio adicional que es inevitablemente importante cuando se trata de acceder a datos de fuentes de datos en línea.

En algunos casos, es posible que necesite la combinación de más de una herramienta de minería de datos, una para fines de visualización y otra para recopilar datos y realizar cálculos.

Conclusión

Con Astera ReportMiner, puede tener todas las aplicaciones de minería de datos cruciales para sus necesidades comerciales. Al ser una herramienta sin código, ReportMiner es extremadamente fácil de usar. Puede crear varios modelos de informes para extraer datos de PDF e informes, y automatizar todo el proceso de extracción de datos. los ReportMiner puede extraer datos de grandes conjuntos de archivos, convertirlos en formato estructurado y almacenarlos en cualquier ubicación deseada. Automatizar su proceso de minería de datos con ReportMiner, le ahorra tiempo y recursos humanos cruciales a la vez que aumenta la eficiencia y la productividad.

Artículos Relacionados

Gestione datos sanitarios no estructurados con Astera ReportMiner

Los datos de atención médica están creciendo en velocidad, volumen y variedad. Debe centrarse en la gestión eficaz de los datos para enriquecerse,...
READ MORE

Extracción de PDF: una guía para extraer datos no estructurados de archivos PDF

Los archivos PDF se consideran la alternativa digital perfecta para los documentos en papel debido a su excelente compatibilidad entre dispositivos y sistemas operativos....
READ MORE

Herramientas de extracción de datos: superando la brecha entre lo no estructurado y lo estructurado ...

Un aumento voluminoso en los datos no estructurados ha hecho que la gestión y extracción de datos sea un desafío. Los datos deben convertirse en...
READ MORE