Técnicas de minería de datos para negocios exitosos (herramientas, software)

• Introducción a las técnicas de minería de datos

Introducción a las técnicas de minería de datos

El término minería de datos fue el primero en la década de 1990. Antes de eso, los estadísticos usaron el término pesca de datos o dragado de datos para definir el análisis de datos sin y una hipótesis preconcebida. Uno de los objetivos más importantes del proceso de herramientas de minería de datos es recopilar información concluyente que pueda aplicarse fácilmente a grandes conjuntos de datos. Cada tipo de técnicas de minería de datos dará como resultado un resultado / efecto diferente. Esto significa que reconocer los problemas comerciales será de gran ayuda para que las marcas implementen las técnicas correctas de minería de datos y, por lo tanto, obtengan los mejores resultados también. Al mismo tiempo, es importante tener en cuenta que las técnicas de minería de datos también se refieren al descubrimiento de patrones interesantes desconocidos, registros inusuales o dependencias que antes no se habían detectado.

Big data es uno de los aspectos más importantes de la historia de crecimiento de cualquier marca hoy, tanto grande como pequeña. En la actualidad, las empresas están utilizando técnicas de análisis de big data para alcanzar objetivos importantes en sus empresas, tanto en términos de satisfacción del cliente como de crecimiento de la organización. Al mismo tiempo, es importante comprender que comprender y analizar grandes datos es importante para el crecimiento y la expansión exitosos de una organización. Es por eso que las técnicas de minería de datos son muy útiles, ya que pueden ayudar a las empresas a analizar grandes datos de manera efectiva. Aunque existen múltiples técnicas de minería de datos disponibles, atienden diferentes problemas y proporcionan información sobre esos problemas empresariales posteriores particulares. Por lo tanto, una de las mejores formas de obtener información valiosa es hacerlo mejor mediante el proceso del software de minería de datos. Una palabra de moda que se utiliza para describir toda la gama de análisis de datos, las técnicas de minería de datos incluyen la recolección, extracción, análisis y métodos estadísticos. Es por eso que es importante desarrollar una gran estrategia de tal manera que la marca / organización entienda claramente el impacto de las técnicas de minería de datos.

8 Las técnicas importantes de minería de datos son las siguientes:

1. Anomalía o detección de valores atípicos

Una técnica de minería de datos, anomalía o detección de valores atípicos, es una técnica que busca elementos de datos en un conjunto de datos que son similares a un patrón proyectado o un comportamiento esperado.

También conocidas como valores atípicos, las anomalías proporcionan información crítica y procesable para marcas y organizaciones. Como un valor atípico es un objeto que se desvía significativamente del promedio general dentro de un conjunto de base de datos o combinación de datos.

Es diferente del resto de datos y es por eso que las herramientas de minería de datos atípicas requieren atención y análisis adicionales, ya que proporcionan una perspectiva diferente sobre un tema en particular. Este tipo de técnica de minería de datos se puede utilizar para detectar fraudes y riesgos dentro de un sistema crítico.

Son ideales en una situación en la que las características únicas de las técnicas de minería de datos pueden analizarse de manera adecuada y ayudan al analista a descubrir cualquier deficiencia en el sistema.

Esto, a su vez, puede indicar acciones fraudulentas, procedimientos defectuosos o áreas donde cierta teoría no es válida, lo que hace que el proceso de instalación de un sistema adecuado en su lugar, sea seguro y efectivo.

Es importante tener en cuenta que los valores atípicos son muy comunes en las técnicas de minería de datos de gran tamaño. Si bien los valores atípicos no siempre son negativos, pueden ayudar a una marca a encontrar cosas únicas que están sucediendo en los conjuntos de técnicas de minería de datos.

Cualquiera sea el caso, los hallazgos deducidos por anomalías o detección atípica requerirán un análisis más profundo para alcanzar resultados concluyentes.

2. Aprendizaje de reglas de asociación

Este tipo de técnica de minería de datos se basa en el descubrimiento de relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. Este tipo de técnica de minería de datos se utiliza para descubrir patrones ocultos en los datos.

Se pueden usar para identificar variables dentro de los datos y co-ocurrencias de diferentes variables que aparecen con las frecuencias más altas. Ampliamente utilizado en tiendas minoristas, la técnica de minería de datos de reglas de asociación se utiliza para encontrar patrones en los datos del punto de venta.

Estas herramientas de minería de datos se pueden usar para recomendar nuevos productos, especialmente para averiguar qué tipo de productos la gente recomienda a otros o para descubrir nuevos productos para recomendar a los clientes.

Una técnica de minería de datos muy útil, el aprendizaje de reglas de asociación se puede utilizar para aumentar efectivamente la tasa de conversión de la marca. Walmart implementó un buen ejemplo de la efectividad del aprendizaje asociativo en 2004.

A través de estas técnicas de minería de datos, se descubrió que las ventas de pop-ups de Strawberry aumentaron siete veces antes de un huracán. Desde este hallazgo, Walmart ha estado colocando este producto en las cajas antes de un huracán, creando así mejores conversiones de ventas.

3. Análisis de agrupamiento

Este tipo de técnica de minería de datos se define como el proceso de identificación de herramientas de minería de datos que son similares entre sí, el análisis de agrupamiento ayuda a los especialistas en marketing a comprender tanto las similitudes como las diferencias en los datos.

Como los grupos tienen rasgos comunes, se pueden usar para mejorar los algoritmos de orientación. Por ejemplo, si un grupo particular de clientes está comprando una marca particular de productos, se puede crear una campaña específica para ayudar a la venta de ese producto.

Comprender esto puede ayudar a las marcas a aumentar efectivamente sus tasas de conversión de ventas, lo que aumenta el poder y el compromiso de la marca. Además, una creación de personas también es el resultado del análisis de agrupamiento.

Las personas se definen como personajes ficticios que representan diferentes tipos de usuarios dentro de una actitud demográfica específica, que podría usar un sitio web, marca o producto de manera similar.

Como este, un aspecto importante del análisis de agrupamiento, las personas ayudan a las marcas a tomar decisiones inteligentes de marketing y también a crear campañas poderosas.

4. Análisis de clasificación

Este tipo de técnica de minería de datos tiene un proceso sistemático para obtener información importante y relevante sobre metadatos (que son datos sobre datos) y datos, el análisis de clasificación ayuda a las marcas a identificar diferentes categorías de técnicas de minería de datos.

La clasificación del análisis está estrechamente vinculada al análisis de clúster, ya que efectivamente toman mejores decisiones en las herramientas de minería de datos. El correo electrónico es un ejemplo bien conocido de análisis de clasificación, ya que utiliza algoritmos para aclarar correos dependiendo de si son legítimos o no deseados.

Esto se hace mediante el uso del software de minería de datos en el correo, por ejemplo, palabras y archivos adjuntos que indican si son correos no deseados o legítimos.

5. Análisis de regresión

Otra herramienta de minería de datos, el análisis de regresión, ayuda a las marcas a definir la dependencia entre variables. Esta técnica de minería de datos se basa en la suposición de un efecto causal unidireccional de una variable a la respuesta de otra variable.

Si bien las variables independientes pueden verse afectadas entre sí, la dependencia generalmente no se ve afectada en ambos sentidos, como es el caso del análisis de correlación. Un análisis de regresión puede mostrar que una variable depende de otra, no viceversa.

Como el análisis de regresión es ideal para determinar la satisfacción del cliente, puede ayudar a las marcas a descubrir nuevas y diferentes ideas sobre la lealtad del cliente y cómo los factores externos que pueden afectar los niveles de servicio, por ejemplo, las condiciones climáticas.

Un buen ejemplo de análisis de regresión es el uso de esta técnica de minería de datos para relacionar personas en portales de citas. Muchos sitios web usan variables para unir a las personas según sus gustos, intereses y pasatiempos.

6. Elección de modelado

Un modelo de elección de datos preciso y de propósito general, el modelado de opciones ayuda a las marcas a hacer predicciones probabilísticas sobre el comportamiento de toma de decisiones de los clientes.

Como una marca debe enfocarse en su público objetivo, el modelado de elección ayuda a las marcas a usar sus técnicas de minería de datos de tal manera, para que puedan utilizar sus máximos esfuerzos en los clientes que probablemente hagan una compra válida, el modelado de elección se utiliza para identificar Los factores más importantes que intervienen para ayudar a un cliente a elegir.

Basado en variables como lugares, compras pasadas y actitudes, el modelado de opciones ayuda a las marcas a decidir la probabilidad de que los clientes elijan una opción de marketing. Al invertir en modelos de elección, las marcas pueden ayudar fácilmente a aumentar sus ventas de manera integral.

7. Regla de inducción

Este tipo de técnica de minería de datos ayuda a desarrollar reglas formales que se basan en un conjunto de observaciones, la inducción de reglas es otra herramienta de minería de datos. Las reglas extraídas de esta técnica de minería de datos pueden usarse para representar un modelo científico del software de minería de datos o patrones locales en los datos.

Además, el paradigma de inducción es la regla de asociación. La regla de asociación es el proceso de descubrir relaciones convincentes entre variables, especialmente en grandes bases de datos.

Una técnica utilizada en el software de minería de datos, ayuda a las marcas a descubrir las regularidades entre ciertos productos. Por ejemplo, si un cliente compra mantequilla, hay posibilidades de que también compre pan.

El objetivo principal de la regla de asociación es comprender que si un cliente realiza una función específica, digamos A, la probabilidad de que realice la función B también es alta.

Esta comprensión puede ayudar a las marcas no solo a pronosticar las ventas, sino también a crear soluciones de marketing inteligentes que incluyen precios promocionales y mejores ubicaciones de productos en tiendas y centros comerciales.

8. Redes neuronales

Una etapa formativa en el proceso de la tecnología de minería de datos, las redes neuronales tienen sus propios conjuntos de beneficios y ventajas. La mayor ventaja de una red neuronal es que crea modelos predictivos altamente precisos que se pueden aplicar a una gran cantidad de problemas de manera efectiva.

Hay dos tipos de redes, a saber, neuronales y artificiales. Las verdaderas redes neuronales son biológicas, a saber, los cerebros humanos que pueden hacer patrones y predicciones.

En el proceso, toma las decisiones con respecto a la situación. Los artificiales son aquellos programas que se implementan en los sistemas informáticos.

Las redes neuronales artificiales derivan su nombre del desarrollo histórico en el que los científicos intentaron que el software de la computadora pensara de la manera del cerebro humano.

Aunque el cerebro es una cosa mucho más compleja, las redes neuronales pueden realizar muchas tareas que el cerebro humano también puede hacer.

Es difícil decir cuándo se emplearon redes neuronales para herramientas de minería de datos, pero se descubrió un estudio de esta técnica de minería de datos durante la Segunda Guerra Mundial.

Desde entonces, una red neuronal ha recorrido un largo camino y muchos analistas de datos la han estado utilizando para resolver problemas de predicción del mundo real y, en general, también para mejorar los resultados de los algoritmos.

Además, muchos de los mayores avances en redes neuronales han sido la aplicación de problemas como mejorar la predicción del cliente o la detección de fraude, lo que significa que pueden ayudar a las marcas a descubrir métodos nuevos y mejores para conectarse con los clientes.

De hecho, las redes neuronales han ayudado con éxito a marcas y organizaciones a lidiar con muchos problemas, como detectar el uso fraudulento de tarjetas de crédito.

También se han aplicado en áreas como el ejército para la conducción automática de vehículos no tripulados para corregir la pronunciación de palabras en inglés del texto escrito.

Claramente, una de las cosas más difíciles para una marca es decidir qué técnica de minería de datos podría ser la opción correcta.

Esto se debe a que la mejor técnica de minería de datos que se utilizará depende del tipo de problemas que enfrenta la marca, que quieren resolver mediante la técnica de minería de datos.

A veces, una prueba y error ayudará a una marca a resolver este problema de una mejor manera. Dicho esto, también es una realidad que los mercados, los clientes cambian constantemente y son de naturaleza completamente dinámica.

Estas dinámicas han asegurado que no puede haber una técnica perfecta de minería de datos porque es casi imposible predecir el futuro de manera exitosa.

Es por eso que las técnicas de minería de datos son importantes porque pueden ayudar a los científicos y las organizaciones a utilizar software de minería de datos relevante y adaptarse a este entorno y economía cambiantes de una manera mucho mejor.

Esto puede ayudar a crear modelos que ayudarán a anticipar un cambio de una manera mucho más enfocada y mejorada, porque cuantos más modelos existan para las técnicas de minería de datos, más valor comercial se puede crear para la marca.

Las técnicas generales de minería de datos están ayudando a las marcas a comprender las herramientas de minería de datos de una manera mucho más científica y sistemática, lo que permite y asegura una mejor conexión de la marca por un lado y una mejor historia de crecimiento por el otro.

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Esta ha sido una guía para las técnicas de minería de datos, aquí hemos discutido las 8 técnicas importantes de minería de datos que pueden llevar a su negocio adelante de una manera integral y exitosa. También puede echar un vistazo a los siguientes cursos para aprender Minería de datos:

1. Técnicas de minería de datos utilizando SAS Enterprises Miner
2. Introducción a la minería de datos
3. Seguridad informática y piratería informática: minería de datos